哈尔滨信息学奥赛编程培训学校有哪些家
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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
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。 |
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。
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。
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。
信息学奥林匹克竞赛是什么?
NOI,即全国青少年信息学奥林匹克竞赛,是中国境内以及包括香港和澳门在内的省级代表队参与的最高水平比赛。自1984年起,这场竞赛在中国以及香港、澳门等地举办。每年,各省通过选拔产生五至十七名选手(包括一名女选手)参赛,比赛由中国计算机学会在计算机普及程度较高的城市组织举行。比赛成绩以个人和团队总分两种方式计分。
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。
空间复杂度
空间复杂度是计算机科学中用于描述算法在运行过程中所需存储空间大小的概念。它表示算法所需存储空间与输入数据规模n之间的关系。空间复杂度可以帮助我们评估算法的内存需求,以便在实际应用中选择合适的算法。
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