信息学奥赛——算法入门教程
信息学奥赛基本算法
void hanoi(int n,char A,char B,char C) { if(n==1） { printf("Move disk %d from %c to %c\n",n,A,C); } else { hanoi(n-1,A,C,B); printf("Move disk %d from %c to %c\n",n,A,C); hanoi(n-1,B,A,C); } }
调试方法与技巧
Break Point Watch Table Data Check Code
问题分析
分析题目的模型 考虑要用的算法 分析算法的时空复杂度 如果符合要求即可 Coding
第一讲：递归
什么是递归？
递归就是指一个函数直接或者间接地调用 自身。 问题的求解过程划分成相同性质的子问 题的求解，而小问题的求解过程可以很容 易的求出，这些子问题的解就构成里原问 题的解。
前序中序求后序
void pronum(char pre[],int pre_s,int pre_e,char in[],int in_s,int in_e) { char c; int k; if(in_s>in_e) return ; /* 非法子树，完成。 */ if(in_s==in_e){printf("%c",in[in_s]); /* 子树子仅为一个节点时直接输出并完成。 */ return ; } c=pre[pre_s]; /* c储存根节点。 */ k=find(c,in,in_s,in_e); /* 在中序中找出根节点的位置。 */ pronum(pre,pre_s+1,pre_s+k-in_s,in,in_s,k-1); /* 递归求解分割的左子树。 */ pronum(pre,pre_s+k-in_s+1,pre_e,in,k+1,in_e); /* 递归求解分割的右子树。 */ printf("%c",c); /* 根节点输出。 */ }
NOI初级教程范文
NOI初级教程范文NOI（全国青少年信息学奥林匹克竞赛）是一个面向中学生的全国性计算机竞赛，旨在培养学生的计算机科学思维和编程能力。
本教程将介绍NOI的基本知识和解题技巧，帮助初学者顺利入门NOI竞赛。
一、编程语言选择NOI竞赛使用的编程语言主要有C/C++和Pascal。
C++是最常用的编程语言，具有较高的性能和灵活性，是参加NOI竞赛的首选语言。
而Pascal相对简单易学，适合初学者使用。
因此，初学者可以选择Pascal 作为入门语言，之后再转向C++。
二、基本数据结构和算法在NOI竞赛中，基本的数据结构和算法非常重要。
以下是一些需要掌握的基础知识：1.数组：数组是存储一系列相同类型元素的集合，可以通过下标访问元素。
在解决问题时，可以使用数组来存储和处理数据。
2.字符串：字符串是由字符组成的序列，可以通过字符串相关的函数进行操作。
在解决字符串处理问题时，需要熟悉字符串的常用操作，如连接、截取、查找等。
3.栈和队列：栈和队列是两种常用的数据结构，主要用于处理先进后出和先进先出的问题。
掌握栈和队列的基本操作和应用场景，可以帮助解决很多实际问题。
4.排序和查找算法：了解不同的排序和查找算法，如冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、二分查找等。
熟悉这些算法的特点和实现方法，可以提高解决问题的效率。
三、题目解析和解题技巧在NOI竞赛中，题目解析和解题技巧非常关键。
以下是一些解题的基本技巧：1.仔细阅读题目：在开始解题之前，仔细阅读题目，并确保理解题目要求和限制。
了解问题的具体要求，有助于选择合适的数据结构和算法来解决问题。
2.分析问题：将题目拆解为更小的子问题，并思考如何解决每个子问题。
通过分析问题的特点和限制条件，可以找到解题的方向和策略。
3.设计算法：根据题目分析结果，设计解题算法。
可以使用流程图或伪代码来描述算法逻辑。
尽量使用简洁、高效的算法，减少不必要的操作和复杂度。
4.调试和优化：在编写代码之后，对代码进行调试和优化。
信息奥赛基础知识——常用算法与策略
信息奥赛基础知识——常用算法与策略第一章算法1.1 什么是算法算法是程序设计的精髓，程序设计的实质就是构造解决问题的算法，将其解释为计算机语言。
算法是在有限步骤内求解某一问题所使用的一组定义明确的规则。
通俗点说，就是计算机解题的过程。
在这个过程中，无论是形成解题思路还是编写程序，都是在实施某种算法。
前者是推理实现的算法，后者是操作实现的算法。
一个算法应该具有以下五个重要的特征：1.有穷性：一个算法必须保证执行有限步之后结束；2.确切性：算法的每一步骤必须有确切的定义；3.输入：一个算法有0个或多个输入，以刻画运算对象的初始情况；4.输出：一个算法有一个或多个输出，以反映对输入数据加工后的结果。
没有输出的算法是毫无意义的；5.可行性：算法原则上能够精确地运行，而且人们用笔和纸做有限次运算后即可完成。
1.2 算法的表示方法算法通常有三种表示方法：自然语言法、程序流程图法、程序法。
结构化程序设计三种程序结构的流程图（N-S图）如下：1.顺序结构2.选择结构3.循环结构当型循环直到型循环例题1:百钱买百鸡问题:1.3 算法分析算法的复杂性算法的复杂性是算法效率的度量，是评价算法优劣的重要依据。
一个算法的复杂性的高低体现在运行该算法所需要的计算机资源的多少上面，所需的资源越多，我们就说该算法的复杂性越高；反之，所需的资源越低，则该算法的复杂性越低。
计算机的资源，最重要的是时间和空间（即存储器）资源。
因而，算法的复杂性有时间复杂性和空间复杂性之分。
不言而喻，对于任意给定的问题，设计出复杂性尽可能低的算法是我们在设计算法时追求的一个重要目标；另一方面，当给定的问题已有多种算法时，选择其中复杂性最低者，是我们在选用算法适应遵循的一个重要准则。
因此，算法的复杂性分析对算法的设计或选用有着重要的指导意义和实用价值。
简言之，在算法学习过程中，我们必须首先学会对算法的分析，以确定或判断算法的优劣。
1.时间复杂性：例1：设一程序段如下（为讨论方便，每行前加一行号）(1) for i:=1 to n do(2) for j:=1 to n do(3) x:=x+1......试问在程序运行中各步执行的次数各为多少？解答：行号次数(频度)(1) n+1(2) n*(n+1)(3) n*n可见，这段程序总的执行次数是：f(n)=2n2+2n+1。
[学科竞赛]信息学奥赛基本算法
![[学科竞赛]信息学奥赛基本算法](https://img.taocdn.com/s3/m/5544589b1a37f111f1855b4f.png)
解法1
递归解法 int f(int n) {
if ((n==1)||(n==0)) return 1; return f(n-1)+f(n-2)
}
解法2
递归+记忆化 int f(int n) {
if ((n==1)||(n==0)) return 1; calc[n]=1; if (calc[n]) return f[n]; f[n]=f(n-1)+f(n-2) return f[n];
调试方法与技巧
Break Point Watch Table Data Check Code
问题分析
分析题目的模型 考虑要用的算法 分析算法的时空复杂度 如果符合要求即可 Coding
第一讲：递归
什么是递归？
递归就是指一个函数直接或者间接地调用 自身。
1) T的根结点为R，其类型与串S的类型相同； 2) 若串S的长度大于1，将串S从中间分开，分为等长的左
右子串S1和S2；由左子串S1构造R的左子树T1，由右子串 S2构造R的右子树T2。 现在给定一个长度为2N的“01”串，请用上述构造方法构造 出一棵FBI树，并输出它的后序遍历 序列。
分治应用：归并排序
排序的方法： 冒泡排序 选择排序 快速排序 桶排序 基数排序 归并排序
归并排序
归并（Merge）排序法是将两个（或两个以 上）有序表合并成一个新的有序表，即把 待排序序列分为若干个子序列，每个子序 列是有序的。然后再把有序子序列合并为 整体有序序列。
前序中序求后序
void pronum(char pre[],int pre_s,int pre_e,char in[],int in_s,int in_e)
信息学奥林匹克竞赛(入门)——归并排序算法精讲 课件
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排序算法——归并排序
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归并排序算法精讲
-Example 2
第三步：分解
• 继续分解，此时只剩下19、15这一组可以分解，分解成19、15，
这两组为“第三层”，如下：
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排序算法——归并排序
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归并排序算法精讲
-Example 2
第四步：归并
• 由于所有组都已经分解成只有1个元素，开始进行归并，从“高
法，该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型
的应用。将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列。
• 历史：1945年，冯•诺依曼提出归并排序。
• 算法流程：
• 将数组[1, ]排序问题分解为[1,
2
]和[
• 递归解决子问题得到两个有序的子数组
• 将两个有序子数组合并为一个有序数组
• 后续策略：
• 逐一合并，比较27次
• 两两合并：比较24次
策略名称
4位选手
8位选手
16位选手
逐一合并
27次
105次
405次
两两合并
24次
72次
192次
求解杠铃增重问题的两两合并策略对排序问题有何启发？
排序算法——归并排序
归并排序算法精讲
-归并排序
归并排序
• 定义：归并排序是建立在归并操作上的一种有效，稳定的排序算
Example 1
• 杠铃增重问题
• 每位参赛运动员向组委会提交排好序的三次试举重量
• 杠铃增重顺序：
问题：组委会如何根据试举重量安排杠铃增重顺序？
排序算法——归并排序
信息学奥赛——算法入门教程
信息学奥赛——算法入门教程一、算法的基本概念算法，是指一个被清晰定义的计算过程，用来解决特定问题的一系列指令或操作。
它可以看作是解决问题的步骤或方法，是完成任务的一种规范。
在信息学奥赛中，算法通常用于解决计算问题，如排序、查找、最短路径等。
算法的基本特性包括：1.确定性：算法的每个步骤必须清晰明确，不会出现二义性。
2.可行性：算法的每个操作都是可行的，可以在有限的时间内完成。
3.输入、输出：算法需要输入数据，经过一系列运算得到输出结果。
4.有限性：算法必须在有限的步骤内结束，不会陷入无限循环。
二、算法的设计方法算法的设计方法主要有两种：自底向上和自顶向下。
1.自底向上：这种方法从最基本的操作开始，逐步构建更复杂、更完善的算法。
这种方法通常需要深入理解问题的本质和要求，才能设计出高效的算法。
2.自顶向下：这种方法先从高层次的抽象开始，逐渐细化为更具体的操作。
这种方法更注重算法的逻辑结构和整体设计，对于初学者来说更易于理解和实现。
三、常用的基本算法在信息学奥赛中，有一些基本算法被广泛应用。
下面介绍几个常见的基本算法：1.排序算法：排序是将一组数据按照其中一种规则进行排列的过程。
常见的排序算法有冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、快速排序等。
不同的排序算法有各自的特点和适用场景，可以根据问题的需求选择合适的算法。
2.查找算法：查找是在一组数据中寻找特定元素的过程。
常见的查找算法有线性查找和二分查找。
线性查找逐个比较元素，适用于无序数据；而二分查找通过不断缩小查找范围，适用于有序数据。
3. 图算法：图是由节点和连接节点的边组成的结构，图算法主要用于解决与图相关的问题。
常见的图算法有深度优先（DFS）和广度优先（BFS），用于遍历图中的节点；还有最短路径算法（如Dijkstra算法和Floyd算法），用于寻找两个节点之间的最短路径。
四、算法的实现和优化在实现算法时，可以选择不同的编程语言和数据结构。
常见的编程语言有C++、Java、Python等，不同的语言适用于不同的场景和问题。
信息学奥赛_计算机基础知识
第一章计算机基础知识 (3)第一节数制及其转换 (3)第二节算术运算和逻辑运算 (5)第三节原码、反码和补码 (8)第四节浮点数的表示方法 (10)第五节奇偶校验 (11)第六节ASCII码表 (13)第二章计算机硬件基础 (14)第一节中央处理器 (14)第二节存储器系统 (17)第三节输入输出系统 (19)第三章网络基础知识 (20)第一节网络的组成与结构 (20)第二节网络协议 (21)第三节Internet相关知识 (22)第三节Internet相关知识 (23)第四章其他相关基础知识 (25)第一节计算机病毒 (25)第二节数据库系统 (25)第五章数据结构之线性结构 (27)第一节线性表 (27)第二节栈 (29)第三节队列 (31)第六章数据结构之非线性结构 (33)第一节树的概念 (33)第二节树的表示方法和存储结构 (35)第三节二叉树的概念 (39)第四节二叉树的遍历 (42)第五节普通树的遍历 (47)第六节根据两种遍历顺序确定树结构 (49)第七节二叉排序树 (52)第八节最优二叉树(哈夫曼树) (53)AOE网 (56)第一章计算机基础知识第一节数制及其转换一、二、八、十六进制转十进制的方法：乘权相加法。
例如：（11010110）2 = 1×27 + 1×26 + 0×25 + 1×24 + 0×23 + 1×22 + 1×21 + 0×20 = （214）10（2365）8 = 2×83 + 3×82 + 6×81 + 5×80 = （1269）10（4BF）16 = 4×162 + 11×161 + 15×160 = (1215)10带小数的情况：（110.011）2 = 1×22 + 1×21 + 1×20 + 0×2-1 + 1×2-2 + 1×2-3 = （6.375）10（5.76）8= 5×80 + 7×8-1 + 6×8-2 = （5.96875）10（D.1C）16= 13×160+ 1×16-1 + 12*16-2 = （13.109375）10二、十进制化二进制的方法：整数部分除二取余法，小数部分乘二取整法。
信息学竞赛中的算法与数据结构讲解教案
信息学竞赛中的算法与数据结构讲解教案一、引言信息学竞赛是一种基于计算机科学和数学的竞争形式，其中算法与数据结构是竞赛中最为核心和关键的内容之一。
本教案将详细讲解信息学竞赛中常用的算法和数据结构，并提供相关示例和题目，以帮助学生深入理解和掌握这些知识点。
二、算法1. 算法的概念算法是一系列解决问题的步骤或方法。
在信息学竞赛中，算法常被用于解决各种问题，如排序、查找、图遍历等。
掌握不同类型的算法对于竞赛成绩的提升至关重要。
2. 常见算法类型及其应用（1）排序算法：- 冒泡排序：通过相邻元素的比较和交换来实现排序。
- 快速排序：通过选择一个基准元素将数组分为两部分，一部分小于基准元素，一部分大于基准元素，再分别对两部分递归排序。
- 归并排序：将数组分为若干个子数组，分别对子数组进行排序，然后再依次合并得到有序数组。
这些排序算法在竞赛中经常用到，学生需要了解它们的原理和实现。
（2）查找算法：- 二分查找：针对有序数组，在每次查找过程中将查找范围缩小一半，直到找到目标元素或查找范围为空。
- 哈希表查找：通过将目标元素映射到一个固定位置来进行查找，具有较快的查找速度。
（3）图算法：- 图的遍历：深度优先遍历（DFS）和广度优先遍历（BFS）是图的常用遍历方法。
DFS通过递归或栈实现，BFS通过队列实现。
- 最短路径算法：迪杰斯特拉算法和弗洛伊德算法分别用于求解单源最短路径和多源最短路径问题。
3. 算法示例（1）示例一：冒泡排序给定一个整数数组，按照从小到大的顺序进行冒泡排序。
```cppvoid bubbleSort(int arr[], int n) {for (int i = 0; i < n-1; i++) {for (int j = 0; j < n-i-1; j++) {if (arr[j] > arr[j+1]) {swap(arr[j], arr[j+1]);}}}}```（2）示例二：二分查找给定一个有序整数数组和一个目标值，使用二分查找算法返回目标值在数组中的下标（如果不存在则返回-1）。