OI中常见名词解释

缩写全称中文含义备注
CCFChina Computer Federation中国计算机学会 
    
NOIPNational Olympiad in Informatics in Provinces全国青少年信息学奥林匹克联赛 
CSP J/SCertified Software Professional Junior/SeniorNOIP 在 2019 年被取消之后 CCF 开设的非专业级软件能力认证,面向全年龄段。 具体赛制、时间基本同 NOIP 一致。目前暂不清楚获得 CSP 认证对自主招生资格的获取是否有帮助。
省选
省队选拔赛是用于选拔各省参加全国赛的代表队,各个省队的名额有复杂的计算公式,一般和之前的成绩和参赛人数有关。省选由各个省自行决定,目前的趋势是很多省份选择联合命题。通常来讲,NOIP 分数需要在省选中占一定比例。根据规则,初中选手只能选拔成为 E 类选手,不参加 A、B 类选拔。A 类选手 5 人(4 男一女),其他选手根据给定名额和所得分数依次进入 B 队。一个学校参加 NOI 的名额不超过本省 A、B 名额总数的三分之一(四舍五入),得分最高且入选 A 队的女选手不占该比例。(简称 ⅓ 限制或 ⅓ 淘汰)
NOINational Olympiad in Informatics全国青少年信息学奥林匹克一般在七月份举行,有现场赛和网络赛。现场赛选手分为五类,其中 A、B、C 类为正式选手,D、E 类选手为邀请赛选手。
NOIWCNational Olympiad in Informatics Winter Camp全国青少年信息学奥林匹克竞赛冬令营以省为单位报名。是每年冬天在当年 NOI 举办地进行的一项活动,内容包括若干天的培训和一天的考试。这项考试主要用于从国家集训队(50 人)选拔国家候选队(15 人),但是前一年 NOIP 取得较好成绩的选手也可以参加(不参与选拔)。
APIOAsia-Pacific Informatics Olympiad亚洲与太平洋地区信息学奥赛以省为单位报名。CCF 每年会在五月初举办中国赛区镜像赛。在比赛日前后会有培训活动。
CTSCChinese Team Selection Contest中国国家队选拔赛暨全国信息学奥林匹克精英赛用来从国家候选队(15 人)中选拔国家队(6 人)准备参加当年夏天的 IOI 比赛,其中正式选手 4 人,替补选手 2 人。
ISIJInternational School for Informatics Junior国际初中生信息学竞赛 

正式选手:2-6名。正式选手须为提高组一等奖获奖选手,年龄13~16岁(以12月31日为截止日期计算)。

国际初中生信息学竞赛创新地设置了A、B 组,A 组(提高组,Advanced Level)训练赛题难度高于 B 组(普及组,Basic Level),两组训练题不同但决赛题目相同。选手可自愿选择组别参赛。A、B 组在决赛中将分别评出金、银、铜牌。

中国队有一、二队名额各6个,共计12个选手名额。

活动以学校为单位报名,学校教师报名至各省特派员处,由特派员汇总后报名情况后提交至CCF NOI竞赛办公室。正式选手:300欧元/人。根据以前的情况看,最低分419。

IOIInternational Olympiad In Informatics国际信息学奥林匹克竞赛每个国家有四人参赛,比赛一般会有直播。IOI 赛制中每个题目会有 subtask(子任务),每个子任务对应一定的分数。
OIOlympiad In Informatics信息学奥林匹克竞赛 
    
USACOUSA Computing Olympaid美国中学生计算机奥林匹克 
    
ACM/ICPCAssociation for Computing Machinery/International Collegiate Programming Contest国际大学生程序设计竞赛 
CCPCChina Collegiate Programming Contest中国大学生程序设计竞赛 

 

### OI竞赛中的矩阵乘法运算实现及应用场景 #### 矩阵乘法定义与基本性质 在OI竞赛中,矩阵乘法是一种常见的操作。给定两个矩阵 \( A \) 和 \( B \),其中 \( A \) 是一个 \( m \times n \) 的矩阵,\( B \) 是一个 \( n \times p \) 的矩阵,则它们的乘积 \( C = AB \) 将是一个 \( m \times p \) 的矩阵。具体来说,对于任意位置 \( i, j \),矩阵 \( C \) 中的元素可以通过下述公式计算: \[ C_{ij} = \sum_{k=1}^{n} A_{ik}B_{kj} \] 这表示第 \( i \) 行和第 \( j \) 列的结果是由第一个矩阵的第 \( i \) 行与第二个矩阵的第 \( j \) 列对应相乘再求和得出。 #### Python代码实现矩阵乘法 下面展示了一个简单的Python函数来执行标准的矩阵乘法: ```python def matrix_multiply(A, B): rows_A = len(A) cols_A = len(A[0]) rows_B = len(B) cols_B = len(B[0]) if cols_A != rows_B: raise ValueError("无法相乘:A的列数必须等于B的行数") result = [[0 for _ in range(cols_B)] for __ in range(rows_A)] for i in range(rows_A): for j in range(cols_B): for k in range(cols_A): # 或者rows_B result[i][j] += A[i][k] * B[k][j] return result ``` 此方法的时间复杂度为O(n³),适用于较小规模的问题,在实际比赛中通常需要更高效的算法或利用特定结构简化问题[^1]。 #### 应用场景举例 - **快速幂取模**:通过构建转移方程并将其转换成矩阵形式,可以有效地解决斐波那契数列等问题。 - **图论最短路径**:Floyd-Warshall算法本质上就是一种基于邻接矩阵上的动态规划过程,它能够找出所有节点之间的最短距离。 - **几何变换**:旋转、缩放和平移等操作都可以表达为相应的变换矩阵,并通过对这些矩阵的操作完成复杂的图形处理任务。
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