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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。 |
NOIWC
每年的寒假，中国计算机学会都会组织为期一周的冬令营活动（NOIWC），由国家集训队选手以及金牌教练为参与者提供知识点讲解，同时提供了一次与全国各地的选手同台竞技的机会，比赛难度很高，具有一定含金量。
冯·诺依曼理论要点
1、计算机硬件设备由存储器、运算器、控制器、输入设备和输出设备5部分组成。2、存储程序思想——把计算过程描述为由许多命令按一定顺序组成的程序，然后把程序和数据一起输入计算机，计算机对已存入的程序和数据处理后，输出结果。
CSP入门级（CSP-J）
CSP入门级（CSP-J）是NOI系列赛事中最为基础的赛事，起源于NOIP普及组。作为许多学生的信息学竞赛起点，其难度相对较低，主要面向较年幼的学生群体。赛事第一轮（初赛）定于9月举行，而第二轮（复赛）则在10月进行。比赛形式为：初赛采取2小时笔试，复赛则为3.5小时的上机测试。全国统一出题，由各省负责评奖。
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。
算法与数据结构
算法与数据结构是信息学奥赛中最重要的考察内容之一。算法是解决具体问题的步骤和方法，而数据结构是组织和存储数据的方式。选手需要熟悉各种经典算法，如排序算法、查找算法、图算法等，同时掌握常见的数据结构，如数组、链表、栈、队列、树等。在实际比赛中，能够选择合适的算法和数据结构对解决问题至关重要。
学习信息学竞赛是否需要较好的数学基础？
学习信息学竞赛需要一定的数学基础。然而，即使你的数学基础不强，只要你在初期阶段花费更多的心力去学习，也能逐渐跟上。信息学竞赛并非数学竞赛，因此无需过于担忧数学知识和技巧。
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