Как сделать олимпиаду по программированию

Обновлено: 07.07.2024

Вы должны очень хорошо знать математику, также Вы должны знать множество алгоритмов и место их применения.Всё это нужно учить.И учить придется очень много.Это теория.

Что насчёт практики - вы должны постоянно решать задачи.Решать, разбирать, снова решать, опять решать, без перерыва.Чувствуете, что что-то подзабыли? Решайте задачу на эту тему.Будьте постоянно в форме.На каждый алгоритм нужно нарешивать много задач, чтобы он закрепился.

Я рекомендую вести файл, в котором вы будете записывать уже изученные алгоритмы, и папку, в которой будут исходники этих алгоритмов.Если что-то надо вспомнить - глянули в папку и освежили память.Это очень удобно.

Также было бы очень хорошо иметь единомышленников и олимпиадников сильнее, чем вы.Чтобы было у кого учиться. Было бы замечательно обучаться у хорошего тренера.Надо стараться участвовать во всех сборах.Вот залог успеха.

Я в Интернете находил план подготовки к олимпиаде.Вот он:

Раздел 1. Математические основы программирования

Раздел 2. Техника программирования
1. Основы языка программирования (Паскаль, Си)
Переменные и простейшие типы данных, размеры типов. Линейные программы. Условные операторы. Циклы. Процедуры и функции. Сложные типы данных (массивы, строки, записи, указатели, файлы).
2. Массивы
Одномерные массивы. Двумерные массивы (матрицы). Многомерные массивы.
3. Строки. Элементы лексического и синтаксического разбора
Операции над строками. Лексемы, подсчет лексем различных типов. Выделение чисел из строки.
4. Работа с файлами
Чтение и запись в текстовый файл. Преобразование полученных из файла данных в удобную структуру. Работа с типизированными файлами. Нетипизированные файлы. Буферизация ввода.
5. Рекурсия
Математические функции, задаваемые рекурсивно. Примеры рекурсивных подпрограмм. Проблема остановки рекурсии. Замена рекурсии итерацией.
6. "Длинная" арифметика
Хранения в программе чисел, которые не вмещаются в стандартные типы. Арифметические операции над "длинными" числами. "Длинные" числа с десятичной частью. Извлечение корня с заданной точностью.
7. Хранение информации в динамической памяти.
Хранение набора данных в линейных списках. Вставка в список, удаление из списка, поиск элемента в списке. Двусвязные списки. Понятия структур данных стека, кольца, очереди, дека; реализация их с помощью динамической памяти. Двоичные деревья. Деревья с неопределенным числом потомков. Хранение больших массивов.

Раздел 3. Алгоритмы, методы и принципы решения задач
1. Понятие сложности алгоритма.
Определение сложности. Классы задач P и NP. NP-полные задачи.
2. Алгоритмы поиска и сортировки
Поиск элемента в неупорядоченном массиве. Двоичный поиск по ключу в упорядоченном массиве (дихотомия). Поиск методом Фибоначчи. Поиск в упорядоченном n-мерном массиве. Поиск k-го по величине элемента массива. Простые методы сортировки ("пузырек", "выборка", "вставка", "подсчет"). Быстрые методы ("быстрая", "слиянием", "пирамидальная"), балансировка двоичных деревьев. Сортировка методом черпака.
3. Решение задач методом перебора вариантов
Применение рекурсии для перебора. Генерация сочетаний, размещений, перестановок и булеана множества. Полный перебор. Отсечение вариантов (эвристики). Метод ветвей и границ.
4. Вычислительная геометрия и численные методы
Длина отрезка. Уравнение прямой. Скалярное и векторное произведение. Точка пересечения отрезков. Принадлежность точки фигуре на плоскости (например: треугольнику). Площадь выпуклого многоугольника. Выпуклая оболочка множества точек: алгоритмы Грэхема, Джарвиса, "разделяй и властвуй". Ближайшая пара точек. Метод Гаусса для решения системы линейных уравнений. Нахождение решения уравнения.
5. Принцип динамического программирования
Понятие, применимость. Сравнение с перебором.
6. Жадные алгоритмы
Понятие, применимость. Сравнение с перебором и динамическим программированием.
7. Теория графов. Алгоритмы на графах
Понятие графа. Определения теории графов. Структуры данных для представления графа в программе. Алгоритмы обхода графа (поиски в ширину и глубину). Лабиринт (метод волны). Эйлеров цикл. Кратчайший путь во взвешенном графе (алгоритмы Дейкстры и Минти). Транзитивное замыкание графа (алгоритм Флойда-Уоршилла). Минимальное остовное дерево (алгоритмы Прима и Краскала). Топологическая сортировка графа. Потоки в сетях (алгоритм Форда-Фалкерсона). Паросочетания в двудольном графе (метод удлиняющей цепочки, потоковое решение). Задача о назначениях, назначения на узкое место (венгерский алгоритм). Игры на графах. Раскраска графа. Уложение графа на плоскости. Сильная связность и двусвязность графа. Изоморфизм графов. K-клика. Гамильтонов цикл.
8. Лексический и синтаксический анализ
Задача "Калькулятор". Синтаксические диаграммы. Формы Бэкуса-Наура. Стековая и рекурсивная модель синтаксического разбора. Конечные автоматы. Грамматики.
9. Задачи с "изюминками"

Раздел 4. Олимпиады по информатике
1. Правила проведения олимпиад по программированию
2. Типичные ошибки и отладка программ
3. Приемы олимпиадчика

Как видите, обьём, который нужно изучить, достаточно велик.Но всё это со временем учится и отрабатывается.

Но когда рядом нет тренера или друзей-олимпиадников, то как готовится?Нужны опять же теория и практика.И тут к нам на помощь приходят книги и сайты нужной нам тематики.

Список книг(ссылки давать не буду, вы их и так спокойно найдете):
Алгоритмы.Построение и анализ. Кормен - очень хорошая книга.В ней подробно описываются алгоритмы
Сборник статей вычислительная геометрия на плоскости Андреевой - по геометрии
Вычислительные машины и труднорешаемые задачи. Гэри - тоже неплохая книга по алгоритмам
Сборник лекций Михаила Густокашина - хорошо описаны структуры данных и некоторые алгоритмы(только С++)
Искусство программирования Кнут - великое произведение по теории алгоритмов
Комбинаторика для программистов Липский - книга по комбинаторике
Комбинаторная оптимизация.Алгоритмы и сложность Стайглиц - понятно из названия, о чём книга
Конкретная математика Грэхэм - очень хорошая книга по математике
Перечисление графов Харари - книга по графам(не читал, руки ещё не дошли)
Программирование в алгоритмах Окулов - очень хорошая книга
Решение сложных олимпиадных задач по программированию Долинский - разбор различных задач.рекомендую к прочтению
Фундаментальные алгоритмы С++ Седжвик - хорошая книга по алгоритмам
Строки, деревья и последовательности в алгоритмах Гэсфилд - тоже можно почитать.

Решение олимпиадной задачи

Условие задачи

Доля успешных попыток

Ограничение по времени на тест – 2 секунды.
Ограничение по памяти на тест – 256 мегабайт.
Ввод – стандартный ввод.
Вывод – стандартный вывод.

Вы – опытный участник соревнований Codeforces. Недавно вы обнаружили, что за все время своего участия в раундах Codeforces успели сделать y попыток, из которых x были успешными.

Многие работодатели предлагают на собеседованиях решать именно алгоритмические задачи

Таким образом, на данный момент ваша доля успешных попыток на Codeforces составляет x / y .

Ваше любимое рациональное число в диапазоне [0;1] – это p / q .

Теперь вам интересно: какое минимальное количество попыток вам придется сделать, если вы зададитесь целью сделать долю успешных попыток равной p / q ?

Первая строка содержит одно целое число t ( l ) – количество тестов.

Каждая из следующих t строк содержит четыре целых числа x , y , p и q ( 0 9 ; 0 9 ; y > 0 ; q > 0 ).

Гарантируется, что p / q – несократимая дробь.

Для каждого теста выведите одно целое число – минимальное количество попыток, которое вам придется сделать, чтобы ваша доля успешных попыток стала равна вашему любимому рациональному числу, либо минус 1, если добиться желаемого невозможно.

Обычно условие задачи написано в виде жизненной истории, потому что писать четкую математическую формулировку не принято. Поэтому сначала выделите математическую формулировку задачи. Затем разберитесь с примерами к ней.

В первом тесте нужно совершить 4 удачные попытки, тогда доля успешных попыток будет 7/14 или 1/2.
Во втором тесте – 2 удачные и 8 провальных попыток, тогда доля успешных попыток будет 9/24 или 3/8.
В третьем тесте доля успешных попыток уже равна 2/7.
В четвертом тесте доли успешных попыток 1/1 нельзя добиться ни при каких условиях.

Затем посмотрите на ограничения, которые написаны в условии задачи: программа должна работать не более 2 секунд и использовать не более 256 Мб памяти.

Все данные ограничены числом 10 9 . Также определитесь, на каком языке станете писать решение и какова будет сложность алгоритма.

Сложность алгоритма – зависимость объема работы, которая выполняется алгоритмом от размера входных данных. Обозначается O ( f ( n )).

Например, если сложность алгоритма будет O ( n 2 ), а входные данные примерно равны 10 9 , то решение не сможет пройти такой тест. Алгоритму потребуется примерно 10 18 операций, а самый быстрый язык программирования может выполнять максимум 10 9 операций в секунду. Поэтому сложность алгоритма должна зависеть от другой функции, которая растет медленнее, чем f ( n ) = n 2 .

Еще обращайте внимание на ввод/вывод данных. Программа должна выдавать такой же результат, как и в примере, с точностью до пробелов и перевода строк.

Также смотрите, какой ввод/вывод нужен: стандартный или файловый. При стандартном вводе/выводе программа должна вывести результат на экран, а при файловом – записать его в текстовый файл.

Решение

Исходно мы имеем x успешных и ( y – x ) неуспешных попыток. Так как p / q – несократимая дробь, то в конце мы должны иметь p * r успешных и ( q * r – p * r ) неуспешных попыток, где r – некоторое натуральное число.

Понятно, что количество успешных и неуспешных попыток может только увеличиваться, тогда в конечном счете должны быть верны неравенства p * r >= x и q * r – p * r >= y – x .

Заметим, что правая часть неравенств всегда остается постоянной, а левая часть растет при возрастании t . Следовательно, если эти неравенства будут верны при каком-нибудь r , то они будут так же верны при более больших r .

Так как по условию задачи нам нужно найти минимальное количество попыток, при котором доля успешных попыток станет равной p / q , то нам нужно найти минимальное r , при котором равенства станут верными, а ответом на задачу будет q * r – y .

Переменную r нужно искать на отрезке [1;10 9 ], так как y 9 . Если для r = 10 9 данные неравенства не будут выполнены, то такого r не существует, и в этом случае выведем минус 1.

Искать r можно разными способами:

Подставлять поочередно числа из отрезка [1;10 9 ]. Сложность алгоритма будет O ( n * t ). Но тогда для самого худшего случая потребуется сделать 10 12 операций за 2 секунды. На это не способен ни один язык программирования.
Использовать бинарный поиск на отрезке [1;10 9 ]. Тогда сложность алгоритма будет O ( log ( n )* t ), и нам потребуется в самом худшем случае совершить примерно 30 000 операций за 2 секунды. На это уже способен любой язык программирования.
Решить эффективнее: неравенства p*r >= x и q*r – p*r> = y – x решаемы. Из первого неравенства получаем, что r >= x / p , из второго: r >= ( y – x )/( q – p ). Для того чтобы оба неравенства выполнялись, r должно удовлетворять условию r >= max (( x / p ); ( y – x )/( q – p )). Минимальное r ищется из соотношения max (( x / p ); ( y – x )/( q – p )) с округлением вверх. Нужно учесть два частных случая, когда q и p равны 1 и 1 или 0 и 1. В этом случае нужно вывести минус 1. Данное решение является самым эффективным – оно не зависит от входных параметров. Сложность таких алгоритмов обозначается O (1).

Код решения с линейным поиском

Код решения с бинарным поиском

Код решения с формулой

Язык для решения задач

Лучше освоить как минимум два языка программирования, так как бывают задачки, в которых решение простое, но громоздкое, поэтому требуется язык, на котором быстро пишут.

Бывают, наоборот, ресурсоемкие задачи, для решения которых необходимо придумать оптимальный алгоритм, имеющий наименьшую сложность, и использовать быстродействующий язык.

В первом случае лучше использовать Python, во втором – C++. Python – один из самых простых языков, но он довольно медленный. В зависимости от задачи Python работает в 100, а то и в 1000 раз медленнее, чем С++. Наоборот, С++ – один из самых быстрых языков программирования, но при написании кода можно наделать ошибок, на исправление которых уйдет времени больше, чем на подготовку самого решения.

Тренировки перед олимпиадами

Участие в олимпиадах помогает не только обзавестись полезными знакомствами и с пользой провести время, но и устроиться в ведущие ИТ-компании. Многие работодатели предлагают на собеседованиях решать именно алгоритмические задачи.

Чтобы натренироваться, участвуйте в олимпиадах Яндекс.Алгоритм, Google Code Jam, Facebook Hacker Jam и подобных. Призеры и победители получают ценные призы, а участников с интересными решениями приглашают на работу.

1 Задача из третьего раунда Олимпиады VK CUP 2017 – Международного чемпионата по программированию для участников от 14 до 23 лет.

Нас неоднократно спрашивали - а почему нет сообщества по информатике? А планируется ли открывать такое? Честно говоря, мы были бы не против. Но кого не спросим - все твердят, что смысла в таком сообществе нет, ибо есть куча крутых платформ. Сегодня мы попробуем сделать полноценный гайд по всем ресурсам, необходимимым для подготовки к олимпиадам по информатике.

Во-первых, если вы мало-мальски умеете программировать, вам обязательно нужно идти на CodeForces если вы еще там не сидите. Это, в принципе, все что нужно.

А что же если вы только только начинаете? Вот подборка комментариев от опытных олимпиадников по информатике:

0) В школе на уроках информатики изучают: устройство компьютера, ПО, компьютерные сети, программирование, представление и измерение информации. Учатся работать с операционной системой и приложениями (Paint, Word, PowerPoint, Excel, Access и тп.). Но на олимпиадах по информатике дают задачи только на программирование.

1) В первую очередь надо выбрать язык программирования. В настоящее время на соревнованиях по программированию популярнее всего языки C++, Python и Java. Если вы только начинаете программировать, то знающие люди рекомендуют начать с Python 3, а после того как вы изучите основы и решите десятки задач, следует переходить на С++. Если у вас уже есть опыт на любом другом языке, то рекомендуется выбрать С++.

2) Прежде, чем приступить к изучению языка, вам следует установить специальные программы, с помощью которых вы сможете программировать. Для новичков которые выбрали Python → инструкция (скачается PDF файл). А если вы выбрали С++, то разберетесь сами → дистрибутивы.

3) В сети Интернет существует множество ресурсов, позволяющих изучать основы программирования самостоятельно. Перечислю несколько интернет ресурсов для подготовки к олимпиадам:

Напишу несколько советов к прохождению этого курса. К каждой теме дается видеоурок, конспект и около 11 задач. В каждом шаге присутствуют комментарии. При решении задачи не следует сразу читать комментарии, потому что там часто пишут подсказки. Читайте комментарии если вы застрянете при решении задачи на минут 40-50. После решения задачи вы получите доступ к решениям других людей. Будет полезно постараться понять альтернативные решения. Если в одной теме вы решили 2/3 задач, то переходите к следующей теме, чтобы побыстрее приступить к изучению новой теории. Но при этом возвращайтесь регулярно к нерешенным задачам предыдущих тем.

● ProjectEuler - ресурс с более чем 700 задач разной сложности

● BestProg - хороший ресурс с объяснением теории и примерами кода на С++

● При прохождении первых нескольких тем вышеперечисленных курсов будут встречаться задачи которые можно легко решить используя материал из последующих тем, чего делать не надо. Допустим если вы решаете задачу из темы условный оператор, то некоторые задачи решаются проще с циклами и массивами, но даже если вы уже знаете циклы и массивы следует решить задачу используя только изученные темы.

● Решая задачи, нужно иметь в виду, что не так важно количество решенных задач, как их качество. Возникает соблазн выбирать красивые и легкие задачи, пропуская те, что кажутся трудными и требующими кропотливого труда. Но чтобы отточить свои навыки, нужно отдавать предпочтение именно задачам второго типа.

P.S. Оставлю здесь ссылку для тех кто не хочет заниматься олимпиадным программированием, а просто хочет стать программистом → Что надо учить?

Хочешь получать рассылку от нас?

WRO-2019-дағы Қазақстан командасы: Робототехникада нақты нұсқаулық жоқ

V дегеніміз вакцина

Иммунитеттің қызметі неде? Вакциналар қалай жұмыс істейді? Әртүрлі вакциналар арасындағы айырмашылық қандай? Вакциналар сіздің ДНК-ңізді өзгертеді ме?

[Математика ғажабы] Пифагор теоремасы

Если не указано иначе, все текстовые материалы блога ОФ Beyond Curriculum лицензированы под CC BY-NC-SA 4.0

Вашему вниманию предлагается курс для детей, участвовавших в олимпиадах по программированию. В рамках программы школьники ознакомятся с алгоритмами, сортировкой, динамическим программированием, работой с графическими объектами и приобретут другие полезные навыки.

С помощью курса вы подтяните свои знания по программированию и под руководством опытных преподавателей успешно подготовитесь к олимпиаде.

С помощью курса вы улучшите свои знания по языку C++, успешно подготовитесь к олимпиаде по программированию и сможете в дальнейшем профессионально расти в данном направлении.

Изучите язык программирования Python с нуля и успешно подготовьтесь к олимпиаде.

Курс поможет вам успешно подготовиться к ВСОШ. Практическая программа, направлена на решение задач прошлых лет по программированию, типовых заданий и на разбор типичных ошибок.

Подготовка к олимпиадам по программированию

Для того, чтобы понять, как именно стоит готовиться к олимпиадам по программированию, стоит разделить их на классы. На данный момент, в России идёт подразделение на следующие классы:

Остальные типы менее известны в кругах программистов-олимпиадников. Возможно, всё дело в том, что они проводятся в клубах определённого города или даже ограничены актовым залом обыкновенной школы.

Как же готовиться к подобным олимпиадам?

Во-вторых, в программировании немалую роль занимает математика. Если говорить об олимпиадной версии, то там не раз придётся встретиться с матрицами, последовательностями, циклами и даже функциями возврата. Чтобы их понимать и грамотно использовать, придётся не раз обратиться к специализированной литературе.

В-третьих, нужны познания в языке программирования. В последнее время все переходят на Python как самый удобный и простой в изучении язык, однако можно также использовать С++ и даже Паскаль как основу, чтобы понять тонкости.

И, конечно же, нужно понимать, что и как должно работать — почему именно такое выражение должна выдавать программа, чего хотят составители и какого прогресса должен достичь код в своём первоначальном (идеальном) виде.

Основные онлайн-школы

Школа Фоксфорд помогает ученикам всех классов изучить не только основы программирования, но и достичь олимпиадного уровня. Однако стоит помнить, что это курсы, нацеленные на школьную аудиторию и студентам, а также уже состоявшимся программистам, решившим сменить род деятельности, они не подойдут.

Не обошлось на этом фронте и без GeekBrains — эти ребята предлагают профессиональную подготовку не к олимпиадам, а целым хакатонам по различным тематикам. Особенно полезно тем, кто хочет влиться в сферу программирования, но не знает, как собрать команду.

Сервис для выбора курсов дополнительного образования по расположению, отзывам и цене. Мы работаем для того, чтобы ученики находили качественное образование прямо из дома по разумной цене, а хорошие преподаватели тратили меньше времени и сил на поиск учеников.

Читайте также: