期末专题复习指南
专题1：概率在计算中的实现¶
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样本空间和事件空间：如何寻找样本空间和事件空间
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频数、频率和概率：概念、区别
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模拟抛硬币的python实现方式
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随机数:真伪随机数、随机种子、random包用法
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贝叶斯定理：后验概率、似然概率、先验概率概念
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set类的常用函数与功能
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古典概率的实现方法
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二项分布实现方法
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蒙特卡洛模拟的基本思想和用法
专题2：排序算法¶
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算法的定义和特征
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算法的表示方法
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排序问题的定义
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基于比较的排序
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选择排序的基本思想、算法设计、实例应用和python实现
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了解选择排序的算法稳定性
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冒泡排序的基本思想、算法设计、实例应用和python实现
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了解冒泡排序的算法稳定性
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插入排序的基本思想、算法设计、实例应用和python实现
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了解插入排序的算法稳定性和优化方法
专题3：微积分的计算机实现¶
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Sympy简介、导入方式以及主要功能
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Limit()函数求极限的用法
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Sympy求解函数、数列极限的实现方式（步骤和主要函数）
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一元函数（多项式、参数方程、双曲线）的导数求解过程、主要函数
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一元函数积分的求解过程、主要函数
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一阶常微分方程求解过程、主要函数
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画图需导入的包（matplotlib.pyplot）、微积分画图常用的优化方式（例如：坐标系的实现方式（ax.spines）、在某点出标记文字（plt.text））