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2020 CSP-S 提高组初赛试题

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简介：
2020 CSP-S提高组初赛试题包含了针对计算机科学领域中高级学生设计的一系列挑战性问题，旨在评估参与者的算法思维、编程技巧及理论知识。 祝大家考试顺利，考的都会，蒙的都对！希望各位在考前充满信心，在答题时全神贯注；同时也要注意休息好，保持良好的精神状态，并且要细心思考、认真作答。希望大家能够以积极的心态面对考试，最后祝你们马到成功，金榜题名！加油哦~~只要多加练习，一定没问题！

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  • 2020 CSP-S 提高组初赛试题
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    2020 CSP-S提高组初赛试题包含了针对计算机科学领域中高级学生设计的一系列挑战性问题，旨在评估参与者的算法思维、编程技巧及理论知识。 祝大家考试顺利，考的都会，蒙的都对！希望各位在考前充满信心，在答题时全神贯注；同时也要注意休息好，保持良好的精神状态，并且要细心思考、认真作答。希望大家能够以积极的心态面对考试，最后祝你们马到成功，金榜题名！加油哦~~只要多加练习，一定没问题！
     
  • CSP-S 2019提高组初赛（NOIP）C++试题及答案.rar
    优质
    本资源为CSP-S 2019提高组初赛(NOIP)的C++试题及其参考答案，适用于参赛者复习和备考。 NOIP CSP-J/S 是全国青少年信息学联赛的历年初赛真题及答案。
     
  • 2020 CSP-S2 提高级复赛试题（原NOIP提高组）
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    本简介提供2020年CSP-S第二轮提高级复赛试题，即原全国青少年信息学奥林匹克联赛(NOIP)提高组试题，涵盖算法与编程挑战。 2020年CCF非专业级软件能力认证提高级第二轮的一个问题是关于使用儒略日来表达时间的简便计算方法。天文学家们采用这种历法是因为它将从公元前4713年1月1日中午12点到任意时刻之间所经过的日子转换为一个连续的数字序列，其中不足一天的部分用小数表示。这样可以方便地计算两个日期之间的差值。 题目要求是给定一个没有小数部分的儒略日数值，并且这个特定的时间一定是某天中午12点整，请你根据格里高利历（Gregorian calendar）来推算出对应的公历日期。需要注意的是，格里高利历自公元1582年起开始实施，它由教皇格里高利十三世所创立。 问题的核心在于如何将给定的儒略日转换为标准的日历年份和月份表示形式。
     
  • CSP-S 2020首轮竞赛试题
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    CSP-S 2020首轮竞赛试题是CCF于2020年举办的针对青少年的信息学奥林匹克竞赛初级组首场考试中的编程与算法题目集合，旨在评估参赛者的计算机科学基础知识及问题解决能力。 2020年CCF非专业级别软件能力认证第一轮（CSP-S）提高级的C++语言试题。
     
  • CSP-S（NOIP提高组）历年复赛真题考查内容（1999～2020）.pdf
    优质
    本PDF文档汇集了自1999年至2020年CSP-S（原NOIP提高组）历届复赛的全部试题，全面覆盖竞赛知识点与考点。适合参赛选手及教练员参考学习。 CSP-S（NOIP提高组）历年复赛真题考察内容涵盖1999年至2020年的题目，提供了丰富的编程竞赛历史资料。
     
  • NOIP2012提高组初赛试题
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    简介：NOIP2012提高组初赛试题是中国计算机学会组织的一次针对中学生的信息学奥林匹克竞赛题目，旨在考察参赛者在算法和编程方面的基础知识与技能。 共享了NOIP2012年的初赛题目，本来不想设置积分的，但看来最少要设为1分。
     
  • 2021-CSP-S(提高组)第一轮认证试题.pdf
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    《2021-CSP-S(提高组)第一轮认证试题》包含了由中国计算机学会组织的针对青少年的信息学奥林匹克竞赛中的编程挑战题，旨在评估参赛者的算法设计与问题解决能力。 2021年CSP-S（提高组）认证第一轮试题已经进行了全新整理。
     
  • 2006-2020年CSP-S1 NOIP提高组初赛第一轮真题及答案.rar
    优质
    该资源包含从2006年至2020年的信息学奥林匹克竞赛NOIP提高组初赛的第一轮试题及其参考答案，适用于准备比赛的学生和教师。 2006-2020年CSP-S1 NOIP提高组初赛第一轮真题及答案RAR文件。
     
  • NOIP 普及组与提高组 CSP-J 和 CSP-S 初赛算法时间复杂度相关题目（2023.09.15）C.pdf
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    这份PDF文档汇集了2023年9月针对NOIP普及组与提高组，以及CSP-J和CSP-S初赛中关于算法时间复杂度的练习题，旨在帮助参赛者提升相关知识技能。 在计算机科学领域，算法的时间复杂度是衡量一个算法运行时间的标准之一，它描述了随着问题规模n的增长，执行步骤数量的变化趋势。下面的内容主要涵盖了全国青少年信息学奥林匹克竞赛（NOIP）普及组与提高组的CSP-J和CSP-S初赛中涉及的各种类型算法及其时间复杂度分析的问题。 1. **稳定性**： 在排序方法里，“稳定”意味着当存在相同键值的关键元素时，它们之间的相对顺序保持不变。冒泡排序、插入排序、基数排序以及归并排序都是稳定的例子，而快速排序则不稳定，因为它可能通过交换改变具有相同样品的元素间的原始位置。 2. **时间复杂度计算**： 确定算法的时间复杂性通常需要分析其执行步骤，并常用大O符号表示结果。例如递推公式`T(n) = 2*T(n/2) + 2n`描述了一种分治策略，如二分查找或归并排序。根据主定理（Master Theorem），这种类型的算法时间复杂度为`Θ(n log n)`。 另一个例子是递推式`T(n) = T(n-1) + n`，这表示每次操作都需要处理一个元素，在n增加时呈现平方级的时间消耗趋势，即`O(n^2)`。 3. **主定理（Master Theorem）**： 主定理是一种强大的工具，用于分析递归算法时间复杂度。它适用于具有形式如`T(n) = a*T(n/b) + f(n)`的方程，其中a表示每个递归调用中子问题的数量，b是每次迭代时问题规模缩小的比例，而f(n)代表基本操作次数。 主定理提供了三种情况来确定时间复杂度的具体值，这取决于函数`f(n)`与`n^log_b(a)`之间的关系。 4. **斐波那契数列**： 根据题目中给出的公式`f[n+1] = (f[n] + f[n-1])2`，我们可以看到随着序列项数增加，数值呈现某种收敛趋势。对于斐波那契系列而言，存在渐进性质可用来分析其时间复杂度。 5. **实际应用**： 掌握并能够准确评估算法的时间复杂性，在编程竞赛和软件开发实践中都是至关重要的技能。通过解决这些问题，参赛者不仅可以提升自己的问题解决能力，还可以在面对大规模数据时选择更加高效、优化的解决方案。 这些题目涵盖了稳定排序的重要性、时间复杂度计算方法、主定理的应用以及斐波那契数列的特点等方面的知识点。通过对这些问题的回答和思考，学生能够更深入地理解算法的时间复杂性分析，并提高自己的编程设计技巧，在未来的竞赛和工作中更好地应对挑战并编写出高效的代码。
     
  • 2019 CSP-S 初赛试题及解析（2020.09.20）.rar
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    该资源为2019年CSP-J/S初赛试题及其详细解析的合集，适用于备战信息学奥林匹克竞赛的学生和教师参考使用。 2019 CSP-S 初赛试题与解析（2020.09.20）.rar