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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。 |
计算机是智能化的电器设备
计算机就其本身来说是一个电器设备，为了能够快速存储、处理、传递信息，其内部采用了大量的电子元件，在这些电子元件中，电路的通和断、电压高低，这两种状态最容易实现，也最稳定、也最容易实现对电路本身的控制。我们将计算机所能表示这样的状态，用0，1来表示、即用二进制数表示计算机内部的所有运算和操作。
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。
数组和字符串
数组和字符串是常见的数据结构，在CSP中经常会用到。你需要了解如何声明、初始化和操作数组，以及如何处理字符串的输入输出、截取和查找等操作。
数论
数论是研究整数性质和相互关系的学科。在信息学奥赛中，数论常常用于解决与数字有关的问题。选手需要掌握最大公约数、最小公倍数、质数判断、素数筛法等基本概念和算法。在解题过程中，选手还需要注意数学证明的合法性和严谨性。
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。
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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