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攻略 | 2000-2018年普及组考点分析与备考建议
NOIP2019还有2个月,
许多学员已进入备战状态。
我们对历年普及组考点进行了分析,
普及组怎么考?
我们来聊聊这个话题!
1
普及组初赛准备
报名普及组比赛,先在10月参加初赛,通过初赛才有资格参加11月的复赛。NOI官网公布的NOIP联赛大纲,对联赛内容做了说明,但未对提高组和普及组有所区分。【初赛内容与要求】
计算机的基本常识1.计算机和信息社会(信息社会的主要特征、计算机的主要特征、数字通信网络的主要特征、数字化)
2.信息输入输出基本原理(信息交换环境、文字图形多媒体信息的输入输出方式)
3.信息的表示与处理(信息编码、微处理部件MPU、内存储结构、指令,程序,和存储程序原理、程序的三种基本控制结构)
4.信息的存储、组织与管理(存储介质、存储器结构、文件管理、数据库管理)
5.信息系统组成及互连网的基本知识(计算机构成原理、槽和端口的部件间可扩展互连方式、层次式的互连结构、互联网络、TCP/IP协议、HTTP协议、WEB应用的主要方式和特点)
6.人机交互界面的基本概念(窗口系统、人和计算机交流信息的途径(文本及交互操作))
7.信息技术的新发展、新特点、新应用等。
计算机的基本操作1.  Windows和LINUX的基本操作知识
2. 互联网的基本使用常识 (网上浏览、搜索和查询等)
3. 常用的工具软件使用(文字编辑、电子邮件收发等)
程序设计基本知识数据结构1.程序语言中基本数据类型(字符、整数、长整、浮点)
2. 浮点运算中的精度和数值比较
3.一维数组(串)与线性表
4.记录类型(PASCAL)/ 结构类型(C)
程序设计1.结构化程序设计的基本概念
2.阅读理解程序的基本能力
3.具有将简单问题抽象成适合计算机解决的模型的基本能力
4.具有针对模型设计简单算法的基本能力
5.程序流程描述(自然语言/伪码/NS图/其他)
6.程序设计语言(PASCAL/C/C++)
基本算法处理1.初等算法(计数、统计、数学运算等)
2.排序算法(冒泡法、插入排序、合并排序、快速排序)
3.查找(顺序查找、二分法)
4.回溯算法
备考建议
初赛全部是笔试,满分100分。主要是测试学生的计算机基础知识以及对程序设计知识的广度。
除浙江省的初赛过线分在80分左右,其他省的初赛过线分均在30-60分之间。
因此建议考生在初赛前一个月把历年初赛真题都做一遍即可。备考的重点应放在复赛。
浙江省考生需要对计算机的基本常识、计算机的基本操作进行学习,做到简单的题目做到不丢分。针对初赛的4个题型分别做一些训练和巩固,确保能考到80分以上。
2
普及组复赛准备
初赛是没有奖项的,一/二/三等奖都在复赛中产生。所以复赛才是NOIP的重点。
NOI官网公布的NOIP联赛大纲,复赛内容在初赛的基础上增加以下内容。
【复赛内容与要求】数据结构1.指针类型
2.多维数组3.单链表及循环链表4.二叉树5.文件操作(从文本文件中读入数据,并输出到文本文件中)
程序设计1.算法的实现能力
2.程序调试基本能力
3.设计测试数据的基本能力
4.程序的时间复杂度和空间复杂度的估计
算法处理1.离散数学知识的应用(如排列组合、简单图论、数理逻辑)
2.分治思想
3.模拟法
4.贪心法
5.简单搜索算法(深度优先 广度优先)搜索中的剪枝
6.动态规划的思想及基本算法
【历年复赛试题分析】
通过对2000—2018年的复赛试题分析,可以得出NOIP普及组复赛命题和考点有以下特点:
1)遵循考试大纲。主要考察常用数据运算和基础算法。近年来,模拟、枚举、动规、搜索等基础算法考察的较多。
2)测试综合应用能力。如阅读理解能力、分析问题确定算法的能力、 建构数学模型的能力、程序编写调试能力、程序的时间、空间性能分析和测试数据的生成能力等。
3)题型有梯度。
1个简单题:第一题或第二题,检测考生掌握的基础知识情况、程序的调试运行,对数据的范围、时间、空间的要求不高,即使用最常规的方法也能求出,也不会超时,得分率较高。
2个略难题:第二题和第三题,程序量比第一题要大,需要用到较大的数据规模,或者是算法不明显、需要通过分析综合运用多种算法的题目,对时间和空间往往有限制,需要适当的提高算法效率。其中第三题比第二题一般会加大一点点难度,不容易得到满分。
第四题一般题目难度较大,侧重考生对各种算法和数据结构的灵活运用,需要全面考虑问题,不容易得到满分。
第三题、第四题主要是对一些算法的灵活运用,考生要想得满分会有一些困难,但若使用平时常用的贪心法、递推、递归等往往可以过50%左右的数据,在竞赛时可提高得分点。
备考建议
多参加模拟考、或分析历年真题,感受竞赛的难度和氛围。
不要死看书、或者死背知识点了,要注重综合应用能力的提升。
重点提高阅读理解能力、分析问题确定算法的能力、 建构数学模型的能力、程序编写调试能力、程序的时间、空间性能分析和测试数据的生成能力等。
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