信息学奥赛——排序算法

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信息学奥赛一本通（提高组）

信息学奥赛⼀本通（提⾼组）

⼀、贪⼼算法

选择不相交区间问题：给定n个开区间，选择尽量多个区间，是得这些区间两两没有公共点。（例：活动安排）

按照结束时间由⼩到⼤的顺序排列，依次考虑各个活动，如果没有和已经选择的活动冲突，就选；否则就不选。

区间选点问题：给定n个闭区间，在数轴上选尽量少的点，是得每个区间内都⾄少有⼀个点（不同区间内含的点可以是同⼀个）。

（例：种树）

⾸先按照区间的结束位置从⼩到⼤排列。然后在区间中进⾏选择：对于当前区间，若集合中的点不能覆盖它，则将区间末尾的数加⼊集合。

贪⼼策略：取最后⼀个。

区间覆盖问题：给定n隔壁区间，选择尽量少的区间覆盖⼀条指定的线段区间。（例：喷⽔装置）

将所有区间按照左端点由⼩到⼤排序，依次处理每个区间。每次选择覆盖点s的区间中右端点坐标中最⼤的⼀个，并将s更新为该区间的右端点坐标，直到选择的区间包含t。

贪⼼策略：在某时刻的s，找出⼀个满⾜a[i]<=s的b[i]最⼤值即可。

流⽔作业调度问题：n作业，两机器，先a后b，求总时间最短。（例：加⼯⽣产调度）

直观：让a没有空闲，让b空的少

Johnson算法：对于a<b的集合，按s⾮减序排列；对于a>=b的集合，按照b⾮升序排列

带期限和罚款的单位时间任务调度：n任务，每个都能在单位时间内完成，每个都有对应的完成期限及完成不了的罚款数额，确定执⾏顺序使罚款最少。（例：智⼒⼤冲浪）

按照罚款数额由⼤到⼩排序，然后依次进⾏安排。安排规则为：使处理当前任务的时间在既在期限之内，⼜尽量靠后，如果都已经排满，则放弃处理并扔在最后.

信息学奥赛全部内容知识

信息学奥赛作为一项具有挑战性和创造性的竞赛，考察的是选手在

计算机科学领域的综合能力。参与者需要掌握广泛的知识，包括算法、数据结构、编程语言等等。本文将详细介绍信息学奥赛的全部内容知识。

一、算法与数据结构

算法与数据结构是信息学奥赛中最重要的考察内容之一。算法是解

决具体问题的步骤和方法，而数据结构是组织和存储数据的方式。选

手需要熟悉各种经典算法，如排序算法、查找算法、图算法等，同时

掌握常见的数据结构，如数组、链表、栈、队列、树等。在实际比赛中，能够选择合适的算法和数据结构对解决问题至关重要。

二、编程语言

信息学奥赛的编程语言没有特定限制，但大多数选手使用的是C++

或Java。选手需要深入理解所使用的编程语言，包括语法、特性和库

函数等。熟练掌握编程语言可以提高代码编写效率，减少错误的产生。在比赛中，选手需要根据题目要求，合理选择编程语言的特性和库函数，以实现高效的解题算法。

三、图论

图论是信息学奥赛中常见的题目类型之一。选手需要掌握图的基本

概念和常用算法。了解图的遍历、最短路径、最小生成树等基本算法，

并能够根据图的特性解决相关问题。此外，选手还需了解图的表示方式，包括邻接矩阵、邻接表等，以便更好地解决图论问题。

四、动态规划

动态规划是一种优化技术，常在信息学奥赛中用于解决具有重叠子问题的问题。选手需要理解动态规划的基本原理，并能够设计状态转移方程、确定初始条件、以及最优解的选择。熟练掌握动态规划的思想，可以在比赛中提高解题效率。

五、计算几何

计算几何是信息学奥赛的一项知识点。选手需要了解平面几何和空间几何的基本概念和常用算法。熟悉点、线、面等几何元素的性质，并能够根据题目要求，使用几何算法解决实际问题。

信息学奥赛近似排序题

【原创版】

1.信息学奥赛简介

2.近似排序的定义和分类

3.近似排序算法的常见应用场景

4.近似排序算法的优缺点

5.结论

正文

一、信息学奥赛简介

信息学奥赛，全称为全国青少年信息学奥林匹克竞赛，是我国面向中学生的一项重要的学科竞赛活动。该竞赛旨在选拔和培养优秀的计算机科学和信息技术人才，激发学生学习计算机科学和信息技术的兴趣，提高学生的创新能力和实践能力。

二、近似排序的定义和分类

近似排序是一种在有限时间内获得一个可行解的排序算法，通常在数据量庞大时使用。它可以分为以下几类：

1.基于比较的近似排序：如快速排序、基数排序等。

2.基于哈希的近似排序：如哈希表排序、哈希链表排序等。

3.基于计数的近似排序：如计数排序、逆向计数排序等。

三、近似排序算法的常见应用场景

1.快速排序：在数据量较大且数据大致均匀分布的情况下，快速排序是一个很好的选择。

2.基数排序：在数据量较大且数据分布不均匀，但数据元素具有特定规律（如整数、字符串等）时，基数排序具有较好的性能。

3.哈希表排序：在数据量较大且需要频繁查找、插入、删除操作时，哈希表排序能够提供较快的排序速度。

四、近似排序算法的优缺点

优点：

1.时间复杂度较低：近似排序算法的时间复杂度通常为 O(nlogn) 或O(n)，相较于传统的排序算法如冒泡排序、选择排序等具有更好的性能。

2.适应性较强：近似排序算法能够适应不同场景和数据分布，具有较好的通用性。

缺点：

1.稳定性较差：部分近似排序算法如快速排序、基数排序等，在排序过程中可能会改变相同元素之间的相对顺序。

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。

信息学奥赛经典算法

一、排序算法

1.1选择算法

选择排序是一种简单而有效的排序算法，在问题规模不是很大的情况下就大胆的使用这个算法吧。

算法主过程如下：

PROCEDURE selectsort;

V AR

i,j,k,temp:integer;

BEGIN

FOR i:=1 to n-1 DO

BEGIN

k:=i;

FOR j:=i+1 to n DO

IF a[k]>a[j]

THEN k:=j;

IF k<>i

THEN BEGIN

temp:=a[k];

a[k]:=a[i];

a[i]:=temp;

END;

1.2快速排序

•快速排序是基于分治排序算法，在数据规模很大的情况下一般使用该算法。

算法主过程如下：

procedure qsort(L,R:longint);

var

i,j,mid,temp:longint;

begin

i:=L;

j:=R;

mid:=a[L+random(R-L+1)]; {随机选择一个数组中的数作为对比数}

repeat

while a[i]< mid do inc(i); {在左半部分寻找比中间数大的数}

while mid< a[j] do dec(j); {在右半部分寻找比中间数小的数}

if i< =j then {若找到一组与排序目标不一致的数对则交换它们}

begin

temp:=a[i];

a[i]):=a[j];

a[j]:=temp;

inc(i);dec(j); {继续找}

end;

until i >j;

if L< j then qsort(L,j); {若未到两个数的边界，则递归搜索左右区间}

信息学奥赛考题

信息学奥赛考题回答

一、题目描述

题目要求解决一个涉及信息学的问题，具体描述如下：

给定一个字符串数组，其中每个字符串表示一个数字序列，每个数字序列包含一个整数数量（最多不超过10个）。给定的序列可能会有重复，但是不允许重复的数字出现多次。每个数字序列中的数字范围为[1, 999]，且不包含前导零或后缀零。

任务：将给定的字符串数组中的所有数字序列合并成一个有序的字符串序列，并返回该字符串序列。要求结果中所有数字都是非重复的，并且结果中的数字大小应该从小到大排序。

例如，给定以下输入：

["12", "34", "33", "25", "98", "50", "47"]

输出应该为：["12", "25", "33", "34", "47", "50", "98"]

二、解题思路

为了解决这个问题，我们可以使用贪心算法和排序算法。首先，我们需要将字符串数组中的所有数字序列合并成一个有序的字符串列表。然后，我们可以使用排序算法对字符串列表进行排序，以确保结果中的数字大小从小到大排序。

具体步骤如下：

1. 创建一个空列表来存储合并后的字符串序列。

2. 遍历字符串数组中的每个字符串序列。对于每个序列，将其转换为整数列表，并检查是否存在重复的数字。如果不存在重复的数字，将其添加到合并后的列表中。

3. 如果存在重复的数字，则将第一个数字添加到合并后的列表中，并将其从重复数字列表中删除。重复数字列表中剩余的数字也将被添加到合并后的列表中。

4. 将合并后的列表进行排序。可以使用Python内置的sort()方法进行排序。

信息学奥赛基本算法

Floyd算法
适用于任意有向图，通过动态规划思想不断更新顶点之间的最短路径，最终得到任意两点之间的最短路径。
SPFA算法
适用于存在负权边但没有负权环的有向图，通过队列优化的 Bellman-Ford算法，在每次松弛操作后判断是否存在负权环。
最小生成树问题
Prim算法
适用于稠密图，每次选择连接已访问顶点和未访问顶点中权值最小的边，直到所有顶点都被访问。
动态规划法
利用动态规划思想，通过状态转移方程求解数塔问题。时间复杂度为 O(n^2)，空间复杂度为O(n)。
06 分治算法与贪心算法
分治算法思想及实例分析
分治算法思想
分治算法是一种典型的递归算法，其基本思想是将一个规模为n的问题分解为k个规模较小的子问题，这些子问题与原问题性质相同但规模较小，然后递归地求解这些子问题，
Kruskal算法
适用于稀疏图，每次选择权值最小的边连接两个未连接的连通分量，直到所有顶点都在同一个连通分量中。
拓扑排序问题
Kahn算法
从入度为0的顶点开始，不断删除该顶点和以它为起点的边，直到所有顶点都被删除或发现存在环。
DFS算法
通过深度优先搜索遍历所有顶点，并记录每个顶点的访问状态，若存在后向边则说明存在环。
01
原理
从根节点开始，逐层遍历树或图的节点。
02

信息学奥赛——算法入门教程

信息学奥赛是一个旨在培养学生计算机科学技能和算法设计能力的竞赛。参加信息学奥赛的选手需要具备扎实的计算机基础知识和能够熟练运

用各种算法解决问题的能力。因此，算法是信息学奥赛的核心内容之一、

下面是一个算法入门教程，帮助初学者了解算法的基本概念和常见算法的

实现。

一、算法的基本概念

算法是解决特定问题的一组明确的指令和操作步骤。在计算机科学中，算法可以看作是解决特定问题的计算过程。算法的好坏主要取决于其效率

和正确性。一个好的算法应该能够在合理的时间内解决问题，并且得到正

确的结果。

二、常见的算法分类

1.排序算法：用于将一组数据按照特定的规则进行排序，常见的排序

算法包括快速排序、归并排序、冒泡排序等。

2.算法：用于在一组数据中找到特定的元素或满足特定条件的元素，

常见的算法包括二分查找、深度优先、广度优先等。

3.动态规划算法：一种用于解决复杂问题的技术，通过把问题分解成

子问题，然后利用子问题的解来解决整个问题，常见的动态规划算法包括

最长公共子序列、背包问题等。

4.贪心算法：一种通过每一步选择最优解来解决问题的方法，贪心算

法通常能够得到局部最优解，但不一定能得到全局最优解，常见的贪心算

法包括最小生成树、哈夫曼编码等。

三、算法的实现

1.伪代码表示：在写算法之前，通常先用伪代码表示算法的思路和步骤，伪代码是一种类似于程序语言的表示方法，但更接近自然语言，方便理解算法的思路。

2. 编程实现：根据伪代码编写程序实现算法，通常使用一种编程语言，比如C++、Java、Python等。在实现算法时，需要注意代码的简洁性和可读性，方便他人理解和调试。

信息学奥赛最小n值

【背景介绍】

信息学奥赛是一项旨在培养青少年计算机编程能力的赛事，其中最小n值问题是一类常见的题目。最小n值问题要求在给定一个数组或列表的情况下，通过一定的操作，使得数组或列表中的元素满足特定条件，求最小的满足条件的n（通常为正整数）。这类问题不仅能锻炼选手的编程能力，还能提高他们的逻辑思维能力。

【最小n值问题的定义与求解方法】

最小n值问题可以定义为：给定一个数组或列表a，通过一定的操作，使得数组或列表中的元素满足特定条件，求最小的满足条件的n。求解最小n值问题的方法主要包括以下几种：

1.遍历法：对数组或列表进行遍历，根据特定条件进行操作，直到找到满足条件的最小n。

2.排序法：对数组或列表进行排序，根据特定条件筛选出满足条件的元素，求得最小n。

3.贪心算法：在满足特定条件的前提下，每一步都选择当前最优的解，直至找到最小n。

4.二分查找：根据特定条件，对数组或列表进行二分查找，找到满足条件的最小n。

【算法分析】

以贪心算法为例，我们可以通过以下步骤求解最小n值问题：

1.初始化满足条件的元素个数为0，已遍历元素个数为0。

2.遍历数组或列表，对于每个元素，判断是否满足条件。若满足条件，将满足条件的元素添加到结果列表中，并更新满足条件的元素个数。

3.直至满足条件的元素个数大于等于n，此时已遍历的元素个数即为最小n。

【实际应用场景与举例】

在求职面试、企业招聘等场景中，最小n值问题常常以编程题目的形式出现。以下是一个举例：

给定一个整数数组[1, 2, 3, 4, 5]，要求保留其中偶数，求最小的满足条件的n。

一本通信息学奥赛2059

信息学奥赛是近年来备受关注的一项竞赛活动，它旨在培养学生的信息学素养和创新精神，激发他们对计算机科学的兴趣和热情。近日，我们看到了一本通信息学奥赛2059的考题，令人过目不忘。本文将对这些题目进行一一分析，以期帮助大家更好地了解并应对这一挑战。

1.第一道题目是关于二进制数的转换和运算。题目要求将十进制数转换为二进制数，并进行加法和减法运算。这是信息学奥赛中常见的知识点，考生需熟练掌握。

2.接下来是关于数学逻辑的问题。考生需要解答一系列命题的真假性，并进行逻辑运算。这需要灵活思维和清晰逻辑思维。

3.第三题是关于图论的问题。考生需要通过邻接矩阵或邻接表表示图，并进行相关运算和分析。这是信息学奥赛常见的一类题型。

4.第四道题目是动态规划的问题。考生需要设计一个动态规划算法来解决一个实际问题。这需要考生对动态规划算法的理解和应用。

5.第五题是关于字符串匹配的问题。考生需要使用字符串匹配算

法来解决一个实际问题。这需要考生对字符串算法的熟悉和应用。

6.第六题是关于树结构的问题。考生需要设计一个树的数据结构，并实现相关操作。这是信息学奥赛的一个常见题型。

7.第七题是关于排序算法的问题。考生需要设计一个排序算法来

解决一个实际问题。这需要考生对各种排序算法的理解和应用。

8.第八题是关于图像处理的问题。考生需要设计一个图像处理算

法来实现一定的功能。这需要考生对图像处理的理解和应用。

9.第九题是关于数据库设计的问题。考生需要设计一个数据库结构，并实现相关的操作。这是信息学奥赛的一个重要题型。

信奥排列组合题

信奥排列组合题是信息学奥林匹克竞赛（信奥赛）中涉及

排列组合知识的题目。以下是一些例子：

1. 有五个人排成一排，要求其中甲和乙必须相邻，那么

不同的排法有多少种？

2. 有七个人排成一排，要求甲和乙不能相邻，那么不同

的排法有多少种？

3. 将数字1，2，3，4填入标号为1，2，3，4的四个方

格里，每格填一个数，要求每个方格的标号与所填数字均不

相同，那么有多少种填法？

4. 有四封信需要投入五个信箱中，问有多少种投法？

5. 七个人排成一排照相，若要求甲、乙、丙三人不相邻，有多少种不同的排法？

6. 有十个三好学生名额需要分到七个班级中，每个班级

至少一个名额，那么有多少种不同的分配方案？

以上问题都需要应用排列组合的知识进行解答。在解决这

些问题时，通常需要明确问题的限制条件，并根据限制条件

选择合适的排列组合方法进行计算。

noip信息学奥赛题目

NOIP（全国青少年信息学奥林匹克竞赛）是中国的一项重要信息学竞赛活动，旨在选拔和培养优秀的青少年信息学人才。每年都会发布一系列的竞赛题目，涵盖了广泛的计算机科学和算法知识。以下是一些NOIP的题目类型和示例：

1. 算法与数据结构题目，这类题目要求学生设计和实现特定的算法或数据结构，例如最短路径算法、排序算法、图论等。学生需要理解算法的原理，并能够正确地编写代码实现。

2. 模拟题目，这类题目要求学生模拟特定的场景或过程，如模拟游戏规则、模拟物理现象等。学生需要根据题目要求进行状态转移和计算，并输出正确的结果。

3. 动态规划题目，这类题目要求学生使用动态规划的思想解决问题，如最长公共子序列、背包问题等。学生需要分析问题的子结构和状态转移方程，并设计动态规划算法来解决。

4. 图论题目，这类题目要求学生使用图论的知识解决问题，如最小生成树、最短路径、网络流等。学生需要理解图的基本概念和

算法，并能够根据题目要求进行图的遍历和计算。

5. 搜索与回溯题目，这类题目要求学生使用搜索或回溯的方法解决问题，如深度优先搜索、广度优先搜索、剪枝等。学生需要设计搜索策略，并能够正确地搜索问题的解空间。

6. 数学题目，这类题目要求学生运用数学知识解决问题，如组合数学、数论、概率等。学生需要理解数学原理，并能够将数学知识应用到实际问题中。

以上只是一些NOIP题目的类型和示例，实际的题目可能更加复杂和多样化。参加NOIP竞赛需要学生具备扎实的计算机科学和算法基础，同时需要具备分析问题、设计算法和编写代码的能力。通过参加NOIP竞赛，学生可以提升自己的计算机科学能力，培养解决问题的思维和创新能力。

信息学奥赛c++编程学

学习信息学奥赛C++编程涉及到一系列的知识和技能，包括但

不限于算法与数据结构、C++语言基础、编程思维、问题分析与解决

能力等方面。首先，算法与数据结构是信息学竞赛中非常重要的一

部分，包括各种排序算法、搜索算法、图论算法、动态规划等。你

需要深入理解这些算法的原理和实现方法，并且能够在实际问题中

灵活运用。其次，C++语言基础是必不可少的，包括语法、数据类型、指针、引用、面向对象编程等方面的知识。你需要熟练掌握C++语

言的特性和常用的编程技巧。此外，编程思维也是信息学竞赛中的

关键，这包括问题分析、抽象建模、逻辑推理、代码实现等能力。

在实际学习过程中，你需要多做一些编程练习和实战，通过解决各

种难度的题目来提高自己的编程能力和解决问题的能力。最后，要

多参加信息学竞赛和编程比赛，通过实际的比赛经验来提升自己的

水平，同时也可以结交更多志同道合的朋友，共同进步。总的来说，学习信息学奥赛C++编程需要全面系统的学习和实践，不断地提升

自己的编程能力和解决问题的能力。希望这些信息对你有所帮助，

如果有其他问题，欢迎继续提问。

信息学奥赛一本通第4章第7节拓扑排序与关键路径(C++版)

第七节拓扑排序与关键路径
引入
AOV网在日常生活中，一项大的工程可以看作是由若干个子工程（这些子工程称为 “活动” ）组成的集合，这些子工程（活动）之间必定存在一些先后关系，即某些子工程（活动）必须在其它一些子工程（活动）完成之后才能开始，我们可以用有向图来形象地表示这些子工程（活动）之间的先后关系，子工程（活动）为顶点，子工程（活动）之间的先后关系为有向边，这种有向图称为“顶点活动网络” ，又称“AOV网” 。 2 7 3
拓扑排序算法
【参考程序】 //gentree #include<cstdio> #include<iostream> using namespace std; int a[101][101],c[101],r[101],ans[101]; int i,j,tot,temp,num,n,m; int main() { freopen("gentree.in","r",stdin); freopen("gentree.out","w",stdout); cin >> n; for (i = 1; i <= n; i++) { do { cin >> j; if (j !=0 ) { c[i]++; //c[i]用来存点i的出度 a[i][c[i]] = j; r[j]++; //r[i]用来存点i的入度。 } } while (j != 0); }

高中信息学奥赛算法

高中信息学奥赛的C++题型通常包括以下几种：

1.算法和数据结构：这类题目可能涉及到各种排序算法（如快速排序、归并排序等）、查找算法（如

二分查找、哈希表等）、递归、动态规划等。题目可能要求实现这些算法或者在给定的场景中使用这些算法解决问题。

2.图论：这类题目可能涉及到图的遍历（深度优先搜索、广度优先搜索）、最短路径算法（Dijkstra、

Bellman-Ford等）、最小生成树算法（Kruskal、Prim等）、最短路径问题等。

3.数学与逻辑推理：这类题目可能涉及到数论、组合数学、离散概率论、数学归纳法等方面的知识，

以及逻辑推理和问题解决的能力。

4.字符串处理：这类题目可能涉及到字符串的匹配、排序、分割、替换等方面的算法，以及字符串

的加密和解密等。

5.数据压缩与文件处理：这类题目可能涉及到数据压缩算法（如Huffman编码、LZ77等）、文

件处理（如文件的读写、文件的加密等）。

6.图像处理：这类题目可能涉及到图像的灰度化、二值化、边缘检测、特征提取等方面的算法。

7.动态规划：这类题目可能涉及到动态规划算法，包括背包问题、最长公共子序列、最长递增子序

列等。

以下是一些算法的例子：

1.递推法：如猴子吃桃问题。猴子第一天摘下若干个桃子，吃了一半，还觉得不过瘾，又多吃了一

个，第二天早上又将剩下的桃子吃掉一半，又多吃了一个。以后每天早上都吃了前一天剩下的一半零一个。

到第十天早晨，只剩下一个桃子了。

2.贪心算法：如搬砖问题。有36块砖，36人搬。一个人一次只能搬1或2块砖，让所有人搬完

砖，问有多少种搬法。

信息学奥赛练习题重点

信息学初赛内容

一、计算机基本常识：

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。

二、计算机基本操作：

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）

三、程序设计基本知识：

（一）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）

（二）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++）- 2003仍允许BASIC （三）基本算法处理：