长沙信息学奥赛编程哪个培训机构比较好精选人气榜首一览

       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

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。
　　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。
　　数据链路层
　　数据链路层通过帧在一个给定的物理链路传输分组（报文)，保持帧的有序以及发现检测到的各种错误，包括传输错误，但是数据链路层只了解在链路另一端的对等实体。数据链路层的地址是为了将网络中一点的数据帧送到另一点。
　　NOIP
　　全国青少年信息学奥林匹克联赛（NOIP）面向高中生群体，难度较 CSP-S 有一定提升，是绝大多数参与信息学竞赛的选手能够接触到的含金量最高的赛事。尽管初中生可以参与 NOIP，但是不评奖。报名 NOIP 存在门槛，往往需要通过 CSP-S 第一轮，甚至是 CSP-S 第二轮得到一定的分数才有资格报名。NOIP 的成绩也是学生参与后续的 NOI 系列赛事的重要凭证。
　　时间复杂度
　　时间复杂度是计算机科学中用于描述算法执行时间或所需资源与输入数据规模之间关系的概念。它通常被表示为输入数据规模n的函数。时间复杂度是一种评估算法效率的重要方法，可以帮助我们比较不同算法的性能。
　　高级语言
　　计算机并不能直接接受和执行高级语言编写的源程序，源程序在输入计算机时，通过“翻译程序”翻译成机器语言形式的目标程序，计算机才能识别和执行。这种“翻译”通常有两种方式，即编译方式和解释方式。
　　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。

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