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信息学奥赛（全国青少年信息学奥林匹克联赛（NOIP））的训练辅导，是面向小学四年级及以上的中小学生，主要使用C++语言培训。学员可参加等级测评
学习规划
| 课程内容 | 普及组零基础班 | 普及组精英班 | 提高组集训班 | 提高组集训班 |
| 学生状况 | 零基础 | 通过C++语言基础考核 | 通过C++语言基础及算法考核 | 通过C++语言基础、高阶算法考核 |
| 开班时间 | 每年4、7、9、12月 | 参考零基础班的时间 | 每年暑假 | 每年暑假 |
学习信息学奥赛的成长之路
非专业级 计算机软件能力认证 （CSP-J/S） | 全国 信息学奥林匹克联赛 （NOIP） | 全国 信息学奥林匹克竞赛 （NOI） （冬令营、夏令营） | 国际 信息学奥林匹克竞赛 （IOI） |
小学四、五、六年级 初一、初二、初三年级 高一、高二、高三年级 | 高一、高二、高三年级 | 高一、高二、高三年级 | 高一、高二、高三年级 |
为什么要在童程童美学习少儿编程
2002年，我们开始为中国大学生提供职业编程教育
2015年，我们开始为中国青少儿提供趣味编程教育
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美国上市集团 20年编程经验 | 完善的学习体系 丰富的编程知识 | 专业的教研团队 懂编程 更懂孩子 | 丰富的科技大赛活动 国际科技主题游学 |
信息学奥赛编程培训机构推荐十家名单：（排名不分先后） 1、童程童美 童程童美专注于3-18岁青少儿编程教育，研发出针对中国儿童的编程教育体系，涵盖人工智能编程、智能机器人编程、信息学奥赛编程等。 2、编程猫 编程猫是面向7-16岁少年儿童的图形化编程工具及系列编程课平台，培养孩子逻辑思维、计算思维和创造性思维，提升综合学习能力。 3、乐高教育 基于乐高积木系统、课程相关材料以及数字化教学资源，提供内容丰富、具有挑战性、趣味性和可操作性的学习工具和教学解决方案。 4、斯坦星球 斯坦星球面向3-16岁孩子提供创新整合式课程，包含科学实验、模型建构、少儿编程等 5、核桃编程 核桃编程专注于为6-12岁少儿提供编程教育以及开源编程产品。 6、小码王 小码王专注4-16岁青少年编程教育，引进欧美先进教育理念和课程平台。 7、酷码少儿编程机器人 酷码教育专注于少儿编程和机器人教育，与美国名气计算机培训基地合作，并融入STEAM教育理念研发出适合国内外少儿学习编程的教学模式。 8、核桃编程 核桃编程专注于为6-12岁少儿提供编程教育以及开源编程产品。研发了开源编程工具和提供SaaS产品一体化服务，促进编程教育，通过人工智能、自适应学习等技术及科学教育。 9、贝尔机器人 贝尔机器人编程中心通过线下连锁教育机构以及线上教育服务平台为3-18岁青少儿提供完整的创造力、编程思维能力和计算思维能力培养体系。 10、极客晨星 极客晨星专注于适7-16岁孩子的少儿编程课程。现已自主研发系统课程体系，并基于此开发了30余个课程系列，涵盖可视化编程逻辑概念、Python、C++及高级信息奥林匹克竞赛等线上和线下全体系课程。 少儿编程的培训机构并没有什么排名名单，全部都是网上随便编排的排名，并没有什么作用。想找一家靠谱的少儿编程培训机构，最好还是到当地线下试听，或者找一些名气大一些的机构的网课进行学习。 |
插入排序（Insertion Sort）
这种算法将待排序的元素一个一个插入到已排序的列表中，插入时按照顺序找到合适的位置。插入排序的时间复杂度为O(n2)。
IOI
NOI 将选拔全国最顶尖的 50 位选手进入国家集训队。在经过数个月的集中培训以及考核后，最优秀的 4 位选手将代表中国参与代表全球最高水平的竞赛：国际信息学奥林匹克竞赛 IOI。可以入选国家队是这一年中全国最优秀的 4 名选手，足以为国争光。在 IOI 获得过奖牌的选手，只要自己愿意，几乎可以任选全球的顶尖高校。
二进制数的运算法则
二进制数运算非常简单，计算机很容易实现，其主要法则是:0+0=O 0+1=1 1+0=1 1+1=00*0=0 0*1=0 1*0=O 1*1=1 由于运算简单，电器元件容易实现，所以计算机内部都用二进制编码进行数据的传送和计算。
选择排序（Selection Sort）
这种算法首先在未排序的列表中找到最小（或最大）的元素，将其放到已排序的列表的末尾。然后，从剩余未排序的元素中继续寻找最小（或最大）的元素，直到整个列表排序完成。选择排序的时间复杂度为O(n2)。
动态规划
动态规划是一种优化技术，常在信息学奥赛中用于解决具有重叠子问题的问题。选手需要理解动态规划的基本原理，并能够设计状态转移方程、确定初始条件、以及最优解的选择。熟练掌握动态规划的思想，可以在比赛中提高解题效率。
时间复杂度
基本运算次数来度量。算法的时间复杂度（ Time Complexity ）是指算法所需要的计算工作量，用算法所执行的，常见的时间复杂度有：常数阶 O (1)，对数阶 O (log2n)，线性阶 O ( n )，线性对数阶 O (nlog2n)，平方阶 O (n^2)，立方阶 O ( n^3),……，指数阶 O (2^n)。随着问题规模 n 的不断增大，上述时间复杂度不断增大，算法的执行效率将越低。
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