国内信息学参赛及获奖人数屡创新高,但我们发现仍有不少家长对信息学竞赛的知识处于一知半解的状态,真的很担心有的好苗子会错过最佳入门期。今天我们就跟家长们聊聊他们最关心的那些信息学奥赛问题,在最短的时间内了解最核心的问题。

(部分内容整理自本机构授课老师安健侨访谈,安老师曾获NOIP一等奖,全省第3名,ACM亚洲区金牌)

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信息学竞赛都学啥?


信息学竞赛涉及的范围非常广,比如数学中的组合数学、数论、运筹学,甚至大学高等数学的部分内容都会涉及,计算机的程序设计、算法设计、数据结构、图论、网络流等都有涉及。

学生要针对一个给定的现实问题找到一个正确和高效的算法并进行编程和上机调试,是对青少年智力的开发和思维的训练。这正是信息学竞赛的魅力所在。

当然,编程语言是所有这一切的载体,所以,入门信息学首先要学习一门编程语言,C语言中很多结构、顺序、循环、数组、文件读取方法等等都是基本功。

NOIP官方指定语言是C++、C或Pascal(C和Pascal可以用到2020年,2022年开始NOIP将仅支持C++语言)。建议从学习C++语言开始,学习内容只涉及C语言和STL,像C++特有的面向对象、类这些内容则很少涉及。

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多长时间能学完?会不会影响文化课学习?


信息学的学习时间因人而异,有的人2-3年,有的人需要较长时间,平均在3年左右能学到比较不错的成绩。这是一个慢工出细活的过程。如果从高中甚至高二才开始学习,很可能会影响文化课,因为毕竟信息学涉及的内容比较多,短时间内要学完必然要占用大量时间。前几年从初中开始学起的同学比较多,一些竞赛大神往往是从小学就开始学了。现在随着信息学的普及,更多的同学是从小学开始学习的。

所以,我们建议从小学开始学,循序渐进,打好基础,这样对文化课几乎没有影响。

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孩子多大开始学习信息学奥赛比较好?

建议从小学高年级、初中即可开始学习,一步一个脚印,这样到高中时参加自主招生、提高组竞赛就是水到渠成的事情了。

小学4年级以上:零基础参加算法编程启蒙班,小学生可以参加市/区级比赛,也可以参加普及组竞赛;

初中生:小学没有开始学习,初中也是一个很好的启动时机,可以从算法编程启蒙班及普及组预科班开始学习,参加普及组竞赛,也可以在初中阶段参加提高组竞赛。初中零基础最后一个时机是中考结束开始,这样可以在高一之前参加提高组竞赛,高中获得省一的机会较大;

高一:以参赛为目的,最后的开始时间是高一开始,这样高二可参加提高组竞赛。不过因为时间比较紧了,要想拿奖必须投入足够的时间才有可能。

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学信息学、参加竞赛有什么好处?


对个人思维能力的提升是最重要的好处。思维的养成是需要一个过程的,如果由一个竞赛指引着我们,会很有帮助。

现在计算机编程已经逐渐成为必不可少的技能了,就跟人人都需要学习阅读、写作一样。

信息学奥赛这条路其实是一条相对“少有人走的路”,恰恰由于走的人数少,才会让走这条路的孩子更具优势。事实证明,学好信息学在对孩子的能力、意志品质的培养上以及未来的高考升学、出国留学上都有很大的帮助。

参加名校的自主招生是信息学竞赛的另一个重要目标。进入国家集训队的,可以直接保送清华北大。其他获奖选手可通过夏令营、冬令营、科学营、体验营等各种自主招生渠道争取到降20分直至一本线的录取优惠。

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我家孩子出国有必要学这个课程吗?

太有必要了!如果出国读大学,NOIP获奖者会受到很多国外名校的关注。到了大学如果是理工类专业,打过竞赛的孩子在国外上编程课会异常轻松,有些课程还可获免修资格,会有更多时间用于自己感兴趣的科目。

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成绩中等,没学过奥数,参加信奥给人垫底儿吗?

奥数有自己的一套体系,信息学竞赛也是独立的一套体系,是从算法设计的角度出发,写代码去解决现实生活中的问题。

虽然信息学竞赛跟数学的关系比较密切,但是学习方法、知识点考察方面都是完全不同的,是需要知识储备的,需要一个由浅入深、由少到多、不断提高的过程,只要功夫下到了,会有一个从量变到质变的过程。即使没有学过奥数,只要努力一样可以取得好成绩。

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已经学了奥数还能转学信息学吗?

完全可以。很多孩子学习奥数一段时间后,终于意识到竞争太激烈,于是转到信息学。数学是所有科学的基础,以我们的经验来看,有过奥数学习经历的孩子转学信息学后,很多都取得了不错的成绩。当然,反过来说,没有学过奥数的孩子也不用担心,奥数的思维与计算思维还是有一定区别的,只要努力,一样可以取得好成绩。

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怎样有效地入门信息学?

主要是个人的持续练习加上有一个高水平的老师教。老师带我们进入算法的大门,然后需要个人花时间不断地去磨练自己的能力。做题数量很重要,题目质量更重要。有的同学做了一天的题,然后发现做的题目没有什么意义,这样就耽误了自己的时间。

如果有个比较靠谱的老师帮助同学精挑细选一些题目,每个阶段选都选择高质量的题目,保证每一天的学习和训练都是高效和有意义的,这样才能迅速提高学生水平。

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参加信息学竞赛的升级路线是什么?

信息学竞赛就像游戏升级打怪一样,其升级主线为:市/区级区域比赛→NOIP普及组→NOIP提高组→省选→NOI→CTSC→IOI。如下图所示:

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如果学了信息学,但没在提高组拿奖,是否浪费了孩子时间?

不会。普及组比赛中的奖项对于小升初阶段的超常学生实验培养、初中升高中的“科技特长生”、“信息学特长生”也是可以挂钩的,不同地区有不同的政策。此外,即使什么奖项也没有拿到,在学习信息学的过程中,孩子仍然可以学到数学与逻辑思维能力、理解和分析能力、恒心与毅力等各种人生必备能力。当然,还是要力争拿奖,这需要选对老师及自身的努力。

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学习信息学最艰难的阶段是什么时候?

学习信息学入门还是比较容易的,基本上每天或者每周学一个算法,每天都有个新收获。能看到自己每天都有进步,实际上是一个很快乐的过程。最艰难的阶段是在学了一段时间之后,就是大部分算法都学得差不多了,这个时候需要我们去刷题来进一步提升自己,这个阶段实际上是挺困难的,因为我们很难直观地看到自己的能力究竟提高了多少。我们可能自己刷了半年的题,但是自己究竟提升了多少完全感知不到。这个看不到自己收益的过程,往往是对我们身心的一个磨练。

我是初二开始接触信息学竞赛的,刚开始很轻松,每周或者每半个月去学习一个算法,平时用课余时间上上课,写写代码。初中参加了一次提高组的比赛,才得了260多分,当时还挺失落的,因为感觉自己水平挺高了。之后1-2年的时间,接触了圈子里更多的竞赛大牛,开始进一步提高自己,每天都花大量时间去练习、去总结,后来在高二的时候拿到提高组560分的成绩,当时在省内算是比较高的名次了。信息学对于我思维能力的提高以及后来的升学都是很有帮助的。

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跟谁学?线上学还是线下学?

对于零基础的学生来讲,入门是非常重要的一个阶段。一定要去一个有经验的机构,主要看师资情况如何,有的老师水平很高,但是表达能力有欠缺;有的老师表达能力强,但是水平又欠缺。一定要找一个两全的师资团队,带大家入门,度过入门阶段。

线上还是线下,因人而异。如果接受能力、自控能力、自主学习能力强的学生,可以采取线上的形式,线下自己再去做练习。对于大多数人来说,建议线上与线下结合,毕竟线下有老师面对面辅导,学生可以有直观的认知,前提是师资水平要过关。入门阶段如果掌握不好的话,后期很难弥补过来,会遇到一些障碍,得不偿失。

要想以最佳的效率取得最佳的成绩,必须跟实际参加过NOI竞赛,并且获得过较高奖项的老师学习。不要只看那些所谓的编程大牛们有什么样的头衔,所在机构有多出名,他们中的很多人根本没有参加过信息学奥赛,跟着他们只能学到编程语言的用法,而参赛自有其规律可循,没有取得相关经验的人靠摸索是要花费大量时间的。你愿意让自己的孩子成为老师“摸着石头过河”的牺牲品吗?孩子的青春年华只有短短几年,实在浪费不起。这就像大学数学教授无法教自家孩子在奥数竞赛中获奖一样,这根本是不同的学习方向。专业的事情需要专业的人来指导,才能最快速地取得成功!

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我家不在北京可以学吗?

可以。我们的上课方式有:在线直播课、慕课、重点难点微课、在线答疑以及习题训练课。这几种方式都属于线上授课,这样做既可以节约孩子在路上浪费的时间,把更多的时间用于学习,又可以用多种方式在线上与老师互动,达到更好的学习效果。我们的在线自动判题训练题库水平非常高哟!

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孩子平时要上课外班,赛前1个月突击一下行吗?

学习信息学需要循序渐进,不能速成。能在提高组获奖的选手大都具有2年以上的学习经历,大神级的高手往往都是很小就开始学习编程的。只有持续努力并且能够投入一定时间才能取得好成绩,这和弹钢琴、学画画的道理是一样的。

找有经验的团队和老师,手把手教,中间不要断,学习环境不要发生太大变化。师父领进门修行在个人,老师只能教一些算法套路和比赛经验,真正提高水平还要靠自己持续不断的努力。

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去哪儿看信息学竞赛的官方消息?

http://www.noi.cn/

发布信息学省赛(NOIP)、国赛(NOI)相关公告、比赛规则、历年资料等。

IOI官网(International Olympiads in Informatics):

https://ioinformatics.org/

从这里可以了解到IOI国际比赛历届举办情况、各国获奖情况统计等等。

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我国选手在国际信息学竞赛上的成绩如何?后来发展如何?

中国已成为世界公认的信息学奥林匹克竞赛(IOI)强国。在最近10年中,我国的选手基本上非金既银,几乎没有铜牌。我国从1989年开始的30年中,共选拔100多人次参加了IOI,累计获金牌81块、银牌26块,铜牌12块。这些选手不仅在国际大赛中有好的表现,而且在现代的信息学科上也大展才华。随便举几个例子:

搜狗CEO 王小川(IOI 1996 金牌)现在正带领搜狗走上全面人工智能驱动的时代;

今日头条的吴翼(IOI 2010 银牌)人工智能界当红小生,曾把人工智能的逻辑推理提高了 60~100 倍;

无人驾驶领域小马智行(Pony.ai)的 CTO 楼天城(IOI 2004 金牌)带领多位曾经的信息学竞赛获奖者攻克无人驾驶难题。

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