第一章 算法初步 1
1.1 算法与程序框图 1
1.1.1 算法的概念 1
考点1 算法的概念 1
考点2 算法的特点 2
考点3 算法的设计 4
1.1.2 程序框图与算法的基本逻辑结构 8
考点1 程序框图 8
考点2 顺序结构 9
考点3 条件结构 10
考点4 变量与赋值 11
考点5 循环结构 13
考点6 三种逻辑结构的综合应用 14
1.2 基本算法语句 20
考点1 输入语句、输出语句和赋值语句 20
考点2 条件语句 22
考点3 循环语句 25
1.3 算法案例 31
考点1 辗转相除法与更相减损术 31
考点2 秦九韶算法 33
考点3 进位制 34
第二章 统计 34
2.1 随机抽样 34
2.1.1 简单随机抽样 37
考点1 统计的有关概念及统计的基本思想 37
考点2 简单随机抽样 39
考点3 抽签法（抓阄法） 39
考点4 随机数表法 40
2.1.2 系统抽样和分层抽样 43
考点1 系统抽样 43
考点2 分层抽样 46
考点3 三种抽样方法的综合问题 47
2.2 用样本估计总体 47
2.2.1 用样本的频率分布估计总体分布 53
考点1 频率分布表 53
考点2 频率分布直方图 55
考点3 茎叶图 57
2.2.2 用样本的数字特征估计总体的数字特征 65
考点1 众数、中位数、平均数 65
考点2 方差与标准差 67
考点3 总体数字特征的实际应用 70
2.3 变量间的相关关系 77
考点1 变量间的相关关系 77
考点2 线性回归方程 79
考点3 线性回归方程的实际应用 81
第三章 概率 81
3.1 随机事件的概率 81
3.1.1 随机事件的概率 81
3.1.2 概率的意义 86
考点1 随机事件 86
考点2 随机事件的概率 87
考点3 概率的意义 88
考点4 似然法与极大似然法 89
3.1.3 概率的基本性质 92
考点1 事件的关系与运算 92
考点2 概率的加法公式 94
考点3 概率的减法公式 95
3.2 古典概型 98
考点1 基本事件与基本事件空间 98
考点2 古典概型 99
考点3 古典概型的概率公式 100
考点4 整数值随机数 102
考点5 古典概型的综合问题 105
3.3 几何概型 109
考点1 几何概型 109
考点2 几何概型的概率计算公式 110
考点3 几何概型的实际应用 110
考点4 均匀随机数 113
考点5 随机模拟的应用 114