具体描述
《信息学》是丛书中的一本！“解题金钥匙系列”（共8本）主要针对各学科奥林匹克竞赛中常用的解题技巧，归纳、总结具有代表性的解题方法。学会运用这些解题方法，不但能帮助你在奥林匹克初赛和复赛中一展身手，更能帮助你在中考和高考中实现自己的梦想。 本丛书以“学会科学的解题方法，总结正确的解题规律”为宗旨，以新教学大纲为指导，以“突出方法讲解、培养解题技能、拓展创新思维”为重点，各学科按照新教材的全部知识点和联赛的测试范围分初中部分和高中部分编写。
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用户评价
我一直认为，能够真正触及信息学竞赛核心的，往往是一些关于数学和数论的知识。而《信息学-奥赛经典》在这方面的内容，可以说是我近期阅读到的最为精华的部分。本书在数论章节的编排，非常有条理，从基础的整除、模运算、最大公约数（GCD）和最小公倍数（LCM），逐步深入到质数、素数判定（试除法、Miller-Rabin）、欧拉函数、莫比乌斯函数、中国剩余定理（CRT），乃至一些更复杂的数论变换。作者在讲解这些概念时，并没有止步于数学公式的堆砌，而是非常注重算法的实现和在竞赛中的应用。例如，在讲解快速幂取模时，书中给出了多种实现方式，并分析了它们的优劣。对于质数判定，不仅介绍了朴素的试除法，还详细阐述了Miller-Rabin素性测试的原理和优越性。而中国剩余定理部分，更是通过生动的例子，将抽象的数学概念具象化，让我能够清晰地理解其应用场景。书中的例题 selection，更是将这些数论知识巧妙地融入到了各种竞赛题目中，例如求解同余方程组、计数问题、组合数学问题等。每一道题的题解都非常细致，不仅给出了数学推导，还给出了高效的代码实现。通过钻研这些题目，我不仅巩固了数论知识，更重要的是学会了如何将数学思维应用到计算机科学问题中，这对于信息学竞赛来说至关重要。
评分这本书简直是信息学竞赛的宝藏！作为一名备战信息学奥赛的学生，我一直在寻找一本能够系统梳理知识点、提供大量经典例题并且讲解深入浅出的教材，而《信息学-奥赛经典》完全超出了我的预期。这本书的编排逻辑非常清晰，从基础的数据结构和算法，到一些进阶的主题，都循序渐进地展开。我尤其喜欢它对每个算法的讲解方式，不仅仅是给出代码，更重要的是深入剖析了算法的原理、时间复杂度和空间复杂度，以及在不同场景下的适用性。比如，在讲解图论的部分，它详细介绍了DFS、BFS、Dijkstra、Floyd等算法，并且通过精心设计的题目，让我能够真正理解这些算法的精髓，而不是死记硬背。书中的例题 selection 也是我非常看重的一点。这些题目都来自于历年的信息学奥赛，覆盖了各种题型和难度，非常具有代表性。每道题都配有详细的题解，不仅给出了AC代码，还对思路、优化方法进行了深入分析。这对于我来说，是提升解题能力最直接有效的途径。我常常会尝试自己解决问题，遇到困难时再对照题解，这个过程极大地锻炼了我的独立思考能力和分析能力。更让我惊喜的是，书中还穿插了一些对于解题技巧和思维方式的探讨，例如如何有效地进行题目分析、如何设计数据结构、如何进行复杂度分析和优化等等，这些都是在纯粹的代码讲解中难以获得的宝贵经验。读完这本书，我感觉自己对信息学竞赛的理解上升到了一个新的高度，也更有信心去迎接未来的挑战。这本书的价值远不止于题目和代码，它更像是一位经验丰富的导师，指引我在信息学竞赛的道路上前行。
评分我之前对概率论和期望值的理解一直停留在非常浅显的层面，直到我读了《信息学-奥赛经典》这本书。书中专门开辟了一个章节来讲解信息学竞赛中常见的概率论和期望值问题，并且讲解得非常透彻。它从最基本的概率概念和事件独立性开始，然后引入了随机变量、概率分布（二项分布、泊松分布等）、期望值、方差等核心概念。我印象最深的是，书中用非常形象的比喻和详尽的图示，来解释期望值的计算方法，以及如何通过线性性质来简化复杂的期望计算。那些曾经让我头疼的“游戏”或者“决策”类问题，在阅读了这部分内容后，似乎都变得迎刃而解。书中还特别强调了“逆向思维”在期望问题中的应用，例如通过考虑“何时结束”或者“还需要多少步”来计算期望值，这是一种非常有价值的解题技巧。而且，书中提供的例题 selection，几乎涵盖了信息学竞赛中所有常见的概率与期望问题，从简单的抛硬币，到复杂的随机游走、概率性图算法，都包含了。每一道题的题解都给出了清晰的推导过程和代码实现，让我能够真正理解如何将理论知识转化为实际的算法。这本书，绝对是任何想要在信息学竞赛中提升概率与期望问题解决能力的同学的必备读物。
评分我一直对图论的知识感到有些模糊，特别是那些复杂的图算法，感觉总是难以掌握。直到我读了《信息学-奥赛经典》这本书，我才真正领略到图论的魅力。《信息学-奥赛经典》对图论部分的讲解，可以说是我见过最系统、最清晰的。它从图的表示方法（邻接矩阵、邻接表）开始，然后循序渐进地介绍了各种经典的图算法，例如深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的应用，最短路径算法（Dijkstra、Floyd），最小生成树算法（Prim、Kruskal），以及强连通分量（Tarjan、Kosaraju）等。最让我印象深刻的是，书中对于每一种算法的介绍，都配有清晰的图示和详细的伪代码，并且会深入分析算法的原理、时间复杂度和空间复杂度。例如，在讲解Dijkstra算法时，书中不仅给出了优先队列优化的版本，还分析了其与Bellman-Ford算法在不同场景下的优劣。此外，书中精选的例题也都非常有代表性，涵盖了图论中常见的应用场景，比如网络流、二分图匹配、关键路径等等。每一道题的题解都非常详尽，不仅仅给出代码，更重要的是对解题思路的剖析，以及如何将图论的知识点巧妙地运用到实际问题中。我通过反复练习这些题目，不仅加深了对各种图算法的理解，更重要的是培养了分析问题、建模解决问题的能力。对于那些在图论部分感到吃力的同学，我强烈推荐这本《信息学-奥赛经典》，它一定会帮助你突破瓶颈，真正掌握图论的精髓。
评分这本书对于离散数学部分的讲解，简直是信息学竞赛的“定海神针”。我一直觉得，离散数学是理解很多计算机科学基础理论的基石，但在很多教程中，这部分内容往往被碎片化或者一带而过。《信息学-奥赛经典》却给了我一个非常完整和系统的认知。它从命题逻辑和谓词逻辑开始，清晰地阐述了逻辑推理的规则和应用。接着，它深入到集合论，讲解了各种集合运算、关系和函数，以及它们在图论和算法设计中的作用。然后，书中详细讲解了组合数学，包括排列、组合、生成函数、容斥原理等，这些在计数问题和概率问题中都至关重要。我特别喜欢它对组合数学的讲解，作者通过大量的实际例子，比如硬币问题、球盒问题等，将抽象的计数公式变得非常直观易懂。此外，图论部分在离散数学的框架下进行了更深入的展开，强调了图的性质在解决实际问题中的应用。书中提供的习题，难度适中，并且紧密结合了信息学竞赛的特点，能够有效地检验读者对离散数学概念的理解程度，以及将这些概念应用于解决实际问题的能力。阅读完这部分内容，我感觉自己对许多信息学竞赛中常见的“套路”有了更深的理解，也能够更加自信地应对那些需要扎实数学基础的问题。
评分这本书在数据结构方面的内容，可以说是信息学竞赛的“修炼宝典”。在我看来，数据结构是构建高效算法的基石，而《信息学-奥赛经典》在这方面的讲解，既有广度又有深度。它从最基础的数组、链表、栈、队列开始，逐步深入到树（二叉树、平衡树、B树、Trie树）、堆、哈希表、图等核心数据结构。我尤其赞赏书中对每种数据结构的讲解方式：不仅仅是给出定义和实现方式，更重要的是深入剖析了每种数据结构的优缺点、时间复杂度、空间复杂度，以及它们在不同场景下的适用性。例如，在讲解平衡树时，书中不仅介绍了AVL树和红黑树，还详细比较了它们的插入、删除、查找等操作的性能。对于Trie树，书中通过具体的单词查找和前缀匹配的例子，让我深刻理解了其高效性。此外，书中还穿插了对线段树、Fenwick树（树状数组）等高级数据结构的讲解，并且通过大量的例题，展示了如何将这些数据结构巧妙地应用于解决各种复杂问题，例如区间查询、区间更新、动态规划优化等。那些曾经让我感到难以攻克的难题，在通过学习和练习书中的数据结构章节后，也逐渐变得可以理解和解决。这本书，无疑为我打下了坚实的数据结构基础，也为我未来的算法设计提供了强大的武器。
评分这本书在字符串算法这块的内容，可以说是我近几年阅读过的最出色的部分之一。作为信息学竞赛中的一个重要分支，字符串算法往往涉及一些精巧的设计和严谨的数学推理，而《信息学-奥赛经典》在这方面做得非常出色。它不仅涵盖了KMP、Boyer-Moore等经典模式匹配算法，还深入讲解了后缀数组、后缀树、AC自动机等更为高级的字符串数据结构和算法。书中对于每种算法的讲解，都遵循了“原理-实现-应用”的逻辑，从算法的根本思想出发，逐步推导出具体的实现方式，并且通过丰富的例题展示了其在各种实际问题中的应用。我尤其欣赏书中对KMP算法的讲解，作者通过生动的比喻和详细的图示，将next数组的构建过程解释得淋漓尽致，让我一下子就理解了这个关键的步骤。对于后缀数组，书中不仅给出了O(n log n)和O(n)的构建方法，还详细介绍了其在求LCP（最长公共前缀）等问题上的应用。AC自动机部分，更是将字典树和KMP结合起来，完美解决了多模式匹配的问题。书中的例题 selection 同样是亮点，这些题目涵盖了字符串匹配、最长回文子串、最短公共超序列、字符串压缩等经典问题，并且都有详尽的题解，帮助我深入理解每种算法的细微之处。读完这本书，我感觉自己对字符串算法的掌握程度得到了质的飞跃，解决字符串相关问题的信心也大大增强。
评分作为一个对计算几何领域感到好奇的学生，我在寻找一本能够系统介绍相关算法和应用的书籍时，偶然发现了《信息学-奥赛经典》。这本书中的计算几何章节，让我眼前一亮。虽然我之前接触过一些零散的计算几何知识，但这本书的系统性和深度，是我前所未见的。它从最基础的点、线、面的表示和关系入手，然后逐步深入到凸包、半平面交、旋转卡壳等高级算法。书中对于精度问题的处理，以及各种几何算法的数学原理，都讲解得非常到位，甚至连一些容易出错的细节，比如浮点数的比较、叉积和点积的应用，都做了详细的说明和示例。让我感到特别受益的是，书中提供的大量计算几何相关的经典题目，这些题目往往涉及到复杂的几何推理和巧妙的算法组合。例如，求解多边形面积、判断点在多边形内外、求解点到线段的最近点等，书中都有非常清晰的解答和思路剖析。更重要的是，这本书不仅仅是传授算法，它还教会我如何将抽象的几何概念转化为具体的数学模型，并用代码实现。那些曾经让我望而却步的计算几何问题，在阅读了这本书并反复练习后，也渐渐变得可以理解和解决。对于任何对计算几何感兴趣，或者需要在信息学奥赛中应对相关题目的同学来说，《信息学-奥赛经典》绝对是一本不可多得的宝典，它能够让你在计算几何的世界里游刃有余。
评分说实话，拿到《信息学-奥赛经典》这本书的时候，我并没有抱有多大的期望，毕竟市面上关于信息学竞赛的书籍琳琅满目，很多都大同小异。然而，当我翻开这本书，尤其是阅读了关于动态规划的章节后，我彻底改变了看法。这本书对于动态规划的讲解，可以说是“教科书级别”的。它不是简单地罗列几个DP模板，而是从最基础的状态定义、状态转移方程的推导，一步一步地引导读者去理解DP的本质。书中提供的例子，从背包问题到最长公共子序列，再到一些更加复杂的区间DP和树形DP，都设计得非常巧妙，能够帮助读者深刻理解DP的思路。我特别欣赏作者在讲解DP时，反复强调“思考边界条件”和“优化状态转移”的重要性，这些细节往往是困扰初学者的难题，而这本书却将其化繁为简。而且，书中给出的习题，难度梯度非常合理，从入门级的简单DP，到需要深度思考的复杂DP，应有尽有。我花了大量时间去钻研这些题目，每一次思考和解决问题的过程，都是一次思维的洗礼。那些曾经让我头疼的DP问题，在读完这本书，并认真做完习题后，似乎都变得豁然开朗。这本书不仅仅是在教授算法，更是在培养一种解决问题的思维方式。它让我明白，很多看似困难的问题，都可以通过将大问题分解成小问题，然后寻找其中的规律来解决。对于任何想要在信息学奥赛中取得好成绩的同学来说，这本书绝对是必备的参考资料，它能够极大地提升你对算法的理解深度和解题能力。
评分这本书对于程序设计和优化方面的探讨，是我在阅读过程中最大的惊喜之一。很多时候，我们仅仅关注算法本身，而忽略了如何将算法高效地转化为代码，以及如何进一步优化代码的执行效率。《信息学-奥赛经典》在这方面做得非常出色。它不仅提供了大量优质的算法实现代码，更重要的是，它还在讲解算法时，穿插了许多关于代码风格、内存管理、常数优化等方面的建议。例如，在讲解高精度运算时，书中详细介绍了各种进位处理和乘法优化的技巧。在讲解字符串处理时，书中提到了如何利用C++ STL中的string类和stringstream类来提高编码效率。此外，书中还专门讨论了STL（Standard Template Library）的使用，以及如何利用unordered_map、priority_queue等容器来简化代码和提高性能。让我印象深刻的是，书中还给出了一些关于“代码调试”和“性能分析”的实用技巧，这些都是在实际竞赛中非常宝贵的经验。通过阅读这部分内容，我不仅仅是学会了更多算法，更重要的是，我开始养成了一种“工程化”的思维，更加注重代码的可读性、可维护性和执行效率。这本书，让我明白了，优秀的算法和优秀的实现同样重要，它们共同构成了信息学竞赛中的胜利之道。
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