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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。 |
希尔排序（Shell Sort）
这是一种改进的插入排序算法，它将待排序的列表分成若干个子序列，对每个子序列进行插入排序。通过逐步缩小子序列的间隔，最终完成整个列表的排序。希尔排序的时间复杂度取决于间隔序列的选择，一般可以达到O(n log n)。
学习信息学奥赛的好处
1、是ai时代的需要。现在是人工智能（简称：ai）时代，其核心就是计算机程序设计能力和算法设计能力，信息学奥赛所要学习的程序设计和算法设计与人工智能密切相关的。2、增加升学竞争力。编程逐渐进入基础教育，学习编程知识，参加编程比赛，助力升学留学。3、提升逻辑思维能力和解决问题能力。
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。
编程语言
信息学奥赛的编程语言没有特定限制，但大多数选手使用的是C++或Java。选手需要深入理解所使用的编程语言，包括语法、特性和库函数等。熟练掌握编程语言可以提高代码编写效率，减少错误的产生。在比赛中，选手需要根据题目要求，合理选择编程语言的特性和库函数，以实现高效的解题算法。
计算几何
计算几何是信息学奥赛的一项知识点。选手需要了解平面几何和空间几何的基本概念和常用算法。熟悉点、线、面等几何元素的性质，并能够根据题目要求，使用几何算法解决实际问题。
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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