考研算法部分主要考察以下几个方面：

基本数据结构：

包括链表、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）等。

基本算法：

涉及排序算法（如快速排序、归并排序）、查找算法（如二分查找、哈希查找）、动态规划、分治法、贪心法、回溯法等。

算法设计思想：

如何针对特定问题选择合适的算法策略。

复杂度分析：

包括时间复杂度和空间复杂度的分析，能够分析算法的优劣及其适用场景。

编程实现：

能够使用编程语言实现上述数据结构和算法，理解算法在实际编程中的应用。

数学基础：

包括线性代数（矩阵运算、向量空间等）和概率论与数理统计（如果适用）。

应试技巧：

熟悉常见的算法模板，如深度优先搜索、广度优先搜索等，以便在考试时能够快速套用。学会如何将复杂问题简化，设计出可行的解决方案。

算法分析和证明：

能够对算法进行时间复杂度和空间复杂度的分析。

建议

制定合理目标：

根据目标高校和专业的往年录取分数线，制定合理的分数目标。

强化算法训练：

多做题，尤其是历年的考研真题，熟悉常见的算法和数据结构，以及常见的算法设计方法和技巧。

注重编程实现：

能够将算法思想转化为计算机可执行的代码，注意代码的结构和可读性，并在实现过程中考虑时间和空间复杂度的优化。

掌握应试技巧：

熟悉常见的算法模板，学会如何将复杂问题简化，设计出可行的解决方案。

数学基础要扎实：

尤其是线性代数和概率论与数理统计部分，这些知识在算法分析和证明中非常重要。

通过以上建议，相信你能够在考研中取得理想的成绩。祝你考研顺利!