考研算法主要涉及以下科目和内容：

数据结构与算法

基本数据结构：线性表（如链表、栈、队列）、树（如二叉树、二叉搜索树）、图（如图的基本概念、最短路径算法）。

常用算法：排序算法（如冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序、Shell排序、堆排序）、查找算法（如二分查找、哈希查找）、动态规划、分治法、贪心法、回溯法、递归、字符串处理算法（如求字符串的逆串）、迷宫算法（如DFS和BFS）。

算法复杂度分析：时间复杂度和空间复杂度。

计算机组成原理

涉及数字逻辑、指令系统、存储器、中央处理器等硬件系统的基本组成和工作原理。

理解指令集、存储器层次结构、总线系统等概念。

操作系统

考核进程管理、内存管理、文件系统、输入输出管理等基本概念和原理。

探讨操作系统的设计与实现方法。

计算机网络

包括网络体系结构、TCP/IP协议、网络安全、网络编程等内容。

数学基础

高等数学：涵盖微积分、级数、常微分方程等多个领域，为算法分析、数据结构等课程提供必要的数学支持。

线性代数：在计算机图形学、人工智能、机器学习等领域应用广泛。

概率论与数理统计：在网络安全、数据挖掘、模式识别等领域发挥重要作用。

其他可能科目

数据库系统、人工智能相关课程等，依据具体院校和招生要求而定。

建议

重点复习：计算机专业的考研，建议重点复习高等数学、线性代数和概率论与数理统计这三门课程，以确保在专业课中取得优异成绩。

编程实践：通过大量编程练习来加深对算法的理解和应用能力，特别是数据结构和算法的编程实现。

理解原理：除了掌握算法和数据结构的实现，还需要理解其背后的原理和适用场景，以便在考试中能够灵活应用。

希望这些信息对你有所帮助，祝你考研顺利!