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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。 |
动态规划
动态规划程序设计是解决多阶段决策过程最优化问题的一种途径、一种方法，而不是一种特殊算法。由于各种问题的性质不同，确定最优解的条件也互不相同，因而动态规划的设计方法对不同的问题，有各具特色的解题方法，而不存在一种万能的动态规划算法，可以解决各类最优化问题。需要满足"最优子结构"和"无后效性"的两项基本条件。实现时主要分成几个步骤：划分阶段、确定状态和状态变量、确定决策并写出状态转移方程、寻找边界条件、程序设计实现。大致可以分为以下几类：线性、区间、背包形、树形等。
传输层
传输层注意的是整个网络，该层是第一个端到端层。其对等实体位于分组的最终目的地。传输层依靠网络层经过中间节点移动分组。传输层地址是为了把网络一端进程的完整信息送到最终目的地的对等进程。
可行性
一个算法必须遵循特定条件下的解题规则，算法描述的每一个操作都应该是特定的解题规则中允许使用的、可执行的，并可以通过执行有限次来实现。
冒泡排序（Bubble Sort）
这是一种简单的排序算法，它重复地遍历待排序的列表，比较相邻的元素并交换它们的位置，直到整个列表排序完成。冒泡排序的时间复杂度为O(n2)。
CTSC国家队选拔
选拔参加国际信息学奥林匹克中国代表队的竞赛（简称选拔赛）。IOI的选手是从获NOI前20名选手中选拔出来的，获得前4名的优胜者代表中国参加国际竞赛。选拔科目包括：NOI成绩、冬令营成绩、论文和答辩、平时作业、选拔赛成绩、口试。上述项目加权产生最后成绩。
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)。
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