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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。 |
CSP提高级（CSP-S）
CSP提高级（CSP-S）主要针对初高中生，其难度明显超过入门级。CSP-S的成绩是学生参与后续NOI系列赛事的关键证明。赛事时间同CSP-J，初赛形式为2小时笔试，复赛则为4小时上机测试。全国统一出题，省级评奖。对初升高的学生具有显著优势。在CSP-S中表现优异的学生（一般需至少达到复赛二等奖，具体分数没有明确要求）往往能被顶级高中（例如北京人大附中、上海华师大二附中、浙江杭州二中）特别录取。
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。
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。
控制结构
控制结构是指用于控制程序流程的语句，包括条件语句和循环语句。你需要了解和掌握if语句、switch语句、while循环和 for循环等常见的控制结构，以便能够根据不同的条件进行分支控制和循环执行。
搜索与回溯算法
搜索与回溯是计算机解题中常用的算法，很多问题无法根据某种确定的计算法则来求解，可以利用搜索与回溯的技术求解。回溯是搜索算法中的一种控制策略。它的基本思想是：为了求得问题的解，先选择某一种可能情况向前探索，在探索过程中，一旦发现原来的选择是错误的，就退回一步重新选择，继续向前探索，如此反复进行，直至得到解或证明无解。
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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