计算机算法分析考试通常包括以下几个方面：
全面了解算法设计与分析的基本概念
算法：了解算法的定义、特点和应用领域，明确算法的基本概念和基本要素。
算法设计与分析：深入了解算法设计与分析的原理和方法，包括算法设计的基本思想、常用的算法设计技术，以及算法分析的相关知识。
算法复杂度：理解算法复杂度的概念和意义，掌握常用的时间复杂度和空间复杂度分析方法。
系统学习考试大纲和教材
仔细阅读考试大纲：认真阅读考试大纲，了解考试要求、重点和难点，明确需要掌握的知识点和技能。
选择合适的教材：根据考试大纲，选择权威的教材和参考书，确保教材内容与考试要求相符。
制定学习计划：根据教材内容，制定详细的学习计划，合理安排学习时间，确保全面掌握考试要求。
多维度学习算法设计与分析
理论学习：系统学习算法设计与分析的基本理论知识，包括常见的算法设计技术和算法分析方法。
实践练习：进行算法设计与分析的实践练习，通过编写代码实现和调试，加深对算法的理解和应用。
算法案例分析：分析和研究一些经典的算法案例，了解其设计思想和应用场景，培养对算法的灵活运用能力。
加强习题练习和模拟考试
习题练习：通过大量的习题练习，巩固所学知识，提高解题能力和技巧。
模拟考试：参加模拟考试，了解自己的考试水平和薄弱环节，针对性地进行复习和提高。
掌握经典算法和优化策略
经典算法：掌握一些经典算法如排序、搜索、图算法等，是学习算法设计与分析的基础。
动态规划与贪心算法：掌握动态规划和贪心算法这两种用于优化的问题解决策略，了解它们的基本思想和实现方法。
理解算法复杂度性分析
算法复杂度：理解算法的复杂性概念，掌握计算时间的渐进表示及其相关性质，掌握算法复杂度分析的基本方法。
掌握递归与分治策略
递归与分治：理解递归和分治的概念，掌握递归和分治算法的适用条件，掌握递归和分治算法的实现机制，掌握设计和分析递归和分治算法的基本方法。
了解其他相关理论和方法
NP完全性理论：了解并掌握NP完全性理论及其实际意义，熟悉一些典型的NP完全问题实例及其证明方法。
近似算法：了解并掌握近似算法的设计步骤与技巧，掌握一些经典问题的近似算法设计。
通过以上几个方面的学习和准备，可以有效地应对计算机算法分析考试。建议考生制定详细的学习计划，注重理论与实践相结合，通过大量的习题练习和模拟考试来提高自己的应试能力。