概率論和數據結構哪個難

❶ 就最主觀來說，高數，線代和概率那個最難，哪個最簡單

總的來說，高數最難，高數中二重積分，三重積分，曲線積分，曲面積分，挺難的，線性代數還行，概率論中主要記住公式什麼的，差不多就行了，但是像去年的試卷，概率論其實也有點難度，計算量挺大，高數中曲面積分也有難度，總的來說，數學，多做題目，計算能力要強，要記住高數公式，抓住數學公式規律，可以理解地記，這樣數學也就不難的了。

❷ 匯編語言 概率論與數理統計 數字邏輯電路哪個容易哪個難啊

難易與否沒法下定論咯，要看自己的興趣、老師，以及出題的難度了。。。以我的經驗來看：
匯編語言：不難，不太需要腦力，知識點很多但不用死記硬背。找本全面一點的書當「字典」用，編程的時候用到什麼語句去查就好啦。
概率論與數理統計：挺難的，綜合運用了微積分、線性代數，還有點復變函數的意味在裡面。不過上課認真聽應該沒問題。
數字邏輯電路：不難。電路設計稍有難度，多做幾道題熟練熟練就好啦。

❸ 高數要比概率論與數理統計難嗎

概率論會更難一些。

概率論，是研究隨機現象數量規律的數學分支。隨機現象是相對於決定性現象而言的，在一定條件下必然發生某一結果的現象稱為決定性現象。例如在標准大氣壓下，純水加熱到100℃時水必然會沸騰等。

相關信息：

概率論是研究隨機現象數量規律的數學分支，是一門研究事情發生的可能性的學問。但是最初概率論的起源與賭博問題有關。16世紀，義大利的學者吉羅拉莫·卡爾達諾（Girolamo Cardano）開始研究擲骰子等賭博中的一些簡單問題。

概率與統計的一些概念和簡單的方法，早期主要用於賭博和人口統計模型。隨著人類的社會實踐，人們需要了解各種不確定現象中隱含的必然規律性，並用數學方法研究各種結果出現的可能性大小，從而產生了概率論，並使之逐步發展成一門嚴謹的學科。

概率與統計的方法日益滲透到各個領域，並廣泛應用於自然科學、經濟學、醫學、金融保險甚至人文科學中。

❹ 概率論與數理統計和數據結構怎麼復習啊這兩科都是零基礎，聽說很難。各有一周和三天的復習時間。參考上

概率論你要把重要公式給背好，尤其是期望和方差，然後分類型如離散型的連續變數的題每個類型做兩道，最起碼不會掛科

❺ 高等數學和概率論與數理統計哪個更難

要分場景來看：

1. 如果是要研究學問的話，高數、概率論、數理統計相互交叉，但又有各自縱深很深的領域，每個縱深都能讓人研究一輩子的，所以橫向比較誰難，不太有意義，都很難。
   

2. 如果是對比考試難度的話，那要看2個因素：如果老師是不同的人，每個人教學風格和考試的風格不同，那麼是會有難易差別的。例如有的老師平時分佔比高，有的老師願意靠前畫重點，有的鐵面無私，就會產生考試的難度。還有一個因素就是出題的風格，有些題目不太容易和生活工作相結合，例如高數中的微積分、線性代數，出題就比較抽象，此時刷題目容易應付考試；而概率論和數理統計和生活工作很容易結合（說白了，這2個學科來自於game和社會調查）因此出的題目往往比較具體，這樣的話刷題目就不容易了，得考記憶公式和理解題目的深層含義能力，或者說考察你數學和語文的綜合能力。所以，此時概率論和梳理統計會比較難。