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  • 信息学奥赛(NOIP)复赛学习方法推荐

    一、确定你的语言

    NOIP包括三种语言c/c++/pascal,在最初必须确定自己使用的语言。没有c/c++基础的,个人建议使用pascal,因为它更容易上手,如果有充裕的时间,则建议c/c++,因为它们对你今后的程序编写,更有益处。

     

    二、从排序入手

        排序是基础中的基础,快速排序是必备本领,方法就是背下来。c/c++是自带快排的,因此很轻松。多关键字排序和稳定排序也是必须掌握的排序知识。

    三、贪心和穷举以及模拟——最简单的程序

    想得奖,必须掌握贪心和穷举以及模拟,虽然不能让你得满分,但可以给你拿到30-60分。它们是你想不出更好算法时的救命稻草。

    贪心算法(又称贪婪算法)是指,在对问题求解时,总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说,不从整体最优上加以考虑,他所做出的是在某种意义上的局部最优解。但是贪心是可以得分的。

    枚举算法是指,列举出所有可能的取值,从中找出最优解。

    模拟算法是指,通过逐步进行操作、逐步判断来推断是否符合题目中所给出的情况。非常耗时,一般不可能得到最优解,但是可以得到部分分数。

     

    四、用动态规划来训练思维

    比较难,对思维的周密程度和逻辑要求非常高。可以用来训练思维,对于学习时间短的筒子,动态规划可以帮助你迅速进入编程状态,也有助于帮你发现题目背后可能隐藏的更简便的算法。

    动态规划主要的思考规律应该如下:

    定义函数(动态转移方程中转移量的定义)——>建立方程——>确定初值和边界

    提醒!考场上想不到动态转移方程,请选择贪心、枚举或模拟等方法来获得部分分数。动态规划最后得出的答案不正确时,也不要耗费大量时间来找出错误,因为这非常难,也非常耗时间,得不偿失。

     

    五、学习简单的图论

    包括:(单源或多源)最短路和(最小)生成树。

    最短路中需要学习Dijkstra算法和Floyd算法。近年来图论题目越来越难,知识点越来越多,所以时间不够,请掌握这两种。

    最小生成树需要掌握Prim算法和Kruskal算法。前者适用于稠密图,后者适用于疏密图。两者可以比较学习,看到它们的优点和不足。

     

    六、常用的数据结构——让程序更快一点

    最常用到的是堆(优先队列)、并查集以及树状数组堆。

    堆:只关注“直系亲属关系”,不关注“旁系”。常配合贪心使用。

    并查集:快速判断两个元素是否有关联,增加其他算法,还可判断元素间关系。

    树状数组堆:平衡查询和修改的操作复杂度的一种算法,常用于解决需要查询和修改的问题。

    七、搜索——和枚举很像

    深度优先搜索和广度优先搜索。

    深度优先搜索:一条路走到底。

    广度优先搜索:每一步将下一步的可能性放入队列中,然后按照队列顺序来探测。

    复赛中往往会加入很多复杂的元素,所以也需要好好掌握。

    八、最后列一下一定要学习的数学基础知识

           快速幂、高精度、筛法选素数、辗转相除法

    九、必要的刷题

            信息学竞赛的题库在网上随处可见如TYVJ,RQNOJ,洛谷,大视野测评等,为了方便大家寻找到适合自己的题库,我们会在今后的推送内容中对当今网络上一些题库进行专业的分析,帮你找到适合自己的题库。

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