在cnbeta上翻看,发现好多人的观点集中在公平作弊什么,现在还是让大家看看OI选手面临的压力,看看是不是对得起保送这两个字。
信息学作为一项奥林匹克竞赛项目,在与其他项目相似之处,有其十分突出的特点。信息学学习的内容,从最基础的部分,就超出了课内要求的内容,这一点就和其他的几科竞赛(数学、物理、化学、生物)不同。现在许多学校的电脑课尚只是摆设,离信息学的基础知识,即NOIp初赛考察的内容还是相距很多。
您可以搜索一下NOIP初赛,看看那些题目您有多少会做,在来看看我们选手要从零开始学习什么东西。好像NP问题、图灵机、算法分析的渐进复杂度、检索数据结构的选用,这些内容有多少是平常学生需要学习的内容?且如万丈高楼平地起,信息学要求的知识深度也很高。为了参加以NOIp为代表的各类信息学竞赛,学生需要学习许多大学课程的内容。如线性规划、图论、数据结构、算法设计、算法分析等,算法上包括各种数学算法、图论算法、动态规划、贪心法、计算几何。搜索等等。光是图论算法又有最短路(Floyd, Dijkstra, Johnson, Bellman-Ford)、最小树(最小生成树、最小树形图)、网络流(最大流有Ford Fulkerson, Edmonds Karp, MPLA, Dinic, 还有费用流等)、匹配问题(主要是二分图的匹配)等。搜索有深搜、广搜、双向深搜、双向广搜、周界搜索、迭代加深搜索、迭代加宽搜索、A*广度优先启发搜索、A*迭代加深搜索。请学计算机的网友现身说法一下,这些东西是什么时候的专业课程的内容?以上就使得信息学竞赛选手要付出许多其他竞赛选手较少经历的压力。
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