CSP-J和CSP-S七大区别，孩子该选哪个？家长必看！

admin  |  2025-08-26 16:28:32

CSP-J和CSP-S,从零基础小白到算法大神，信息学竞赛两大入门关卡藏着太多认知陷阱：J组真的是“青铜段位”？S组的动态规划题到底有多虐？

CSP-J和CSP-S到底有啥区别？孩子怎么选？

重要提醒：新规定扫盲！！！

咱们先来看一下CSP-J和CSP-S的大纲：

一、CSP-J/S大纲

CSP-J大纲：

CSP-J考试分初赛笔试和复赛机考

  • 基础知识与编程环境
  • C++程序设计
  • 数据结构
  • 算法
  • 数学与其他
编程工具

NOI系列赛事从2022年其只支持C++参赛

  • Dev_C++（IDE）
  • Code::Blocks（IDE）
  • NOI_Linux（竞赛环境）

基础知识与编程环境

  1. 计算机的基本构成（CPU、内存、I/O设备等）
  2. Windows、Linux等操作系统的基本概念及常见操作
  3. 计算机网络和Internet的基本概念
  4. 计算机的历史和常见用途
  5. NOI以及相关活动的历史
  6. NOI以及相关活动的规则
  7. 位、字节与字
  8. 程序设计语言以及程序编译和运行的基本概念
  9. 使用图形界面新建、复制、删除、移动文件或目录
  10. 使用Windows系统下的集成开发环境（Dev C++）
  11. 使用Linux系统下的集成开发环境（Code::Blocks）
  12. g++、gcc等常见编译器的基本使用

C++ 程序设计

1.程序设计基本概念

  • 标识符、关键字、常量、变量、字符串、表达式
  • 常量与变量的命名、定义及作用
  • 头文件与名字空间的概念
  • 编辑、编译、解释、调试的概念

2.基本数据类型

  • 整数型：int、long long
  • 实数型：float、double
  • 字符型：char
  • 布尔型：bool

3.程序基本语句

  • 输入输出、赋值、复合
  • 条件
  • 循环
  • 多层循环

4.基本运算

  • 算术运算
  • 关系运算
  • 逻辑运算
  • 变量自增与自减运算
  • 三目运算
  • 位运算

5.数学库常用函数

  • 绝对值、四舍五入、下取整、上取整
  • 平方根、三角函数、对数、指数

6.结构化程序设计

  • 顺序结构、分支结构和循环结构
  • 自顶向下逐步求精的模块化程序设计
  • 流程图的概念及描述

7.数组

  • 数组与数组下标
  • 数组的读入与输出
  • 二维数组与多维数组

8.字符串的处理

  • 字符数组与相关函数
  • string类与相关函数

9.函数与递归

  • 函数定义与调用、形参与实参
  • 传值参数与传引用参数
  • 常量与变量的作用范围
  • 递归函数

10.结构体与联合体

  • 结构体
  • 联合体

11.指针与引用

  • 指针
  • 基于指针的数组访问
  • 字符指针
  • 指向结构体的指针
  • 引用

12.文件基本读写

  • 文件的基本概念、文本文件的基本操作
  • 文本文件类型与二进制文件类型
  • 文件重定向、文件读写等操作

13.STL 模板

  • 算法模板库中的函数：min、max、swap、sort
  • 栈、队列、链表、向量：stack、queue、list、vector


数据结构

1.线性结构

  • 链表：单链表、双向链表、循环链表
  • 栈
  • 队列

2.简单树

  • 树的定义与相关概念
  • 树的表示与存储
  • 二叉树的定义与基本性质
  • 二叉树的表示与存储
  • 二叉树的遍历：前序、中序、后序

3.特殊树

  • 完全二叉树的定义与基本性质
  • 完全二叉树的数组表示法
  • 哈夫曼树的定义和构造、哈夫曼编码
  • 二叉搜索树的定义和构造

4.简单图

  • 图的定义与相关概念
  • 图的表示与存储：邻接矩阵
  • 图的表示与存储：邻接表

算法

1.算法概念与描述

  • 算法概念
  • 算法描述

2.入门算法

  • 枚举法
  • 模拟法

3.基础算法

  • 贪心法
  • 递推法
  • 递归法
  • 二分法
  • 倍增法

4.算法策略

  • 前缀和
  • 差分

5.数值处理算法

  • 高精度加法
  • 高精度减法
  • 高精度乘法
  • 高精度整数除以单精度整数

6.排序算法

  • 排序的的基本概念
  • 冒泡排序
  • 选择排序
  • 插入排序
  • 计数排序

7.搜索算法

  • 深度优先搜索
  • 广度优先搜索

8.图论算法

  • 深度优先遍历
  • 广度优先遍历
  • 泛洪算法（flood fill）

9.动态规划

  • 动态规划的基本思路
  • 简单一维动态规划
  • 简单背包类动态规划
  • 简单区间类动态规划

数学与其他

1.数及其运算

  • 自然数、整数、有理数、实数及算术运算（加、减、乘、除）
  • 进制与进制转换：二进制、八进制、十进制、十六进制

2.初等数学

  • 代数（初中部分）
  • 几何（初中部分）

3.初等数论

  • 整除、因数、倍数、指数、质（素）数、合数
  • 取整
  • 模运算与同余
  • 整数唯一分解定理
  • 辗转相除法（欧几里德算法）
  • 素数筛法：埃氏筛法与线型筛法

4.离散数学

  • 集合
  • 加法原理
  • 乘法原理
  • 排列
  • 组合
  • 杨辉三角

5.其他

  • ASCII码


CSP-S

CSP-S考试分初赛笔试和复赛机考

  • 基础知识与编程环境
  • C++程序设计
  • 数据结构
  • 算法
  • 数学与其他
编程工具

NOI系列赛事从2022年其只支持C++参赛

  • Dev_C++（IDE）
  • Code::Blocks（IDE）
  • NOI_Linux（竞赛环境）

基础知识与编程环境

  1. Linux系统终端中常用的文件与目录操作命令
  2. Linux系统下常见文本编辑工具的使用
  3. g++、gcc等编译器与相关编译选项
  4. 在Linux系统终端中运行程序，使用time命令查看程序用时
  5. 调试工具GDB的使用

C++ 程序设计

1.类（class）

  • 类的概念及简单应用
  • 成员函数和运算符重载

2.STL 模板

  • 容器（container）和迭代器（iterator）
  • 对（pair）、元组（tuple）
  • 集合（set）、多重集合（multiset）
  • 双端队列（deque）、优先队列（priority_queue）
  • 映射（map）、多重映射（multimap）
  • 算法模板库中的常见函数

数据结构

1.线性结构

  • 双端栈
  • 双端队列
  • 单调队列
  • 优先队列
  • ST表（Sparse Table ）

2.集合与森林

  • 并查集
  • 树的孩子兄弟表示法

3.特殊树

  • 二叉堆
  • 树状数组
  • 线段树
  • 字典树（Trie 树）
  • 笛卡尔树
  • 平衡树：AVL、treap、splay 等

4.简单图

  • 稀疏图
  • 偶图（二分图）
  • 欧拉图
  • 有向无环图
  • 连通图与强连通图
  • 双连通图

5.哈希表

  • 数值哈希函数构造
  • 字符串哈希函数构造
  • 哈希冲突的常用处理方法

算法

1.复杂度分析

  • 时间复杂度分析
  • 空间复杂度分析

2.算法策略

  • 离散化
  • 扫描化

3.基础算法

  • 分治算法

4.排序算法

  • 归并排序
  • 快速排序
  • 堆排序
  • 桶排序
  • 基数排序

5.字符串相关算法

  • 字符串匹配：KMP算法
  • Manacher算法

6.搜索算法

  • 搜索的剪枝优化
  • 记忆化搜索
  • 启发式搜索
  • 双向广度优先搜索
  • 迭代加深搜索

7.图论算法

  • 最小生成树：Prim 和 Kruskal 等算法
  • 次小生成树
  • 单源最短路：Bellman-Ford、Dijkstra、SPFA 等算法
  • 单源次短路
  • Floy-Warshall 算法
  • 有向无环图的拓扑排数
  • 欧拉道路与欧拉回路
  • 二分图的判定
  • 强连通分量
  • 割点、割边
  • 树的重心、直径、DFS 序与欧拉序
  • 树上差分、子树与倍增
  • 最近公共祖先

8.动态规划

  • 树型动态规欧化
  • 状态压缩动态规划
  • 动态规划的常见优化

数学与其他

1.初等数学

  • 代数（高中部分）
  • 几何（高中部分）

2.初等数论

  • 同余式
  • 欧拉定理和欧拉函数
  • 费马小定理
  • 威尔逊定理
  • 裴蜀定理
  • 模运算意义下的逆元
  • 扩展欧几里德算法
  • 中国剩余定理

3.离散与组合数学

  • 多重集合
  • 等价关系与等价类
  • 多重集上的排列
  • 多重集上的组合
  • 错排列、圆排列
  • 鸽巢原理
  • 二项式定理
  • 容斥原理
  • 卡特兰（Catalan）数

4.线性代数

  • 向量与矩阵的概念
  • 向量的运算
  • 矩阵的初等变换
  • 矩阵的运算：加法、减法、乘法与转置
  • 特殊矩阵的概念：单位阵、三角阵、对称阵和稀疏矩阵
  • 高斯消元法

二、级别定位：新手村vs高手营

  • CSP-J（入门级）：相当于“编程新手村”，适合零基础或刚入门的孩子，尤其是小学生和初中生。题目更友好，目标是培养兴趣、建立信心。
  • CSP-S（提高级）：属于“高手训练营”，适合有一定编程基础的学生，尤其是高中生。题目挑战性大，目标是选拔和培养高水平选手。

如果孩子刚接触编程，J组是“快乐起步”；如果已经能熟练写代码，S组是“进阶打怪”。


三、考试难度：基础题vs奥赛题

  • CSP-J：考察基础编程能力，比如循环、条件判断、数组操作等，类似“课本练习题”。
  • CSP-S：题目接近信息学奥赛水平，需要掌握复杂算法，比如动态规划、图论，堪比“数学压轴题”。

家长要注意，如果孩子连J组的模拟题都做得很吃力，千万别硬刚S组，容易打击信心！

四、考试内容：加减乘除vs微积分

  • CSP-J：编程语言基础（C++语法），简单算法：排序、查找、模拟， 数据结构：数组、字符串。
  • CSP-S：高阶算法：动态规划、贪心、DFS/BFS；复杂数据结构：树、图、堆、哈希表。

简单举例比如J组可能考“如何用数组统计成绩”；S组可能考“如何用图论规划最短路径”。

五、 数学要求：小学奥数vs高中数学

  • CSP-J：基础数学即可，比如四则运算、简单逻辑。
  • CSP-S：需要数论、组合数学等知识，比如模运算、排列组合。

不会告诉你的真相，其实编程学到后期，拼的就是数学！如果孩子数学一般，建议先打好J组基础。


六、代码实现：能跑就行vs精益求精

CSP-J：代码写对就能拿分，相对不苛求运行效率。

CSP-S：不光要写对，还要优化时间、空间复杂度，否则大数据测试会超时！

神兽们的原话，J组代码能跑就行，S组代码跑慢了直接挂……


七、 创新要求：按部就班vs灵活设计

CSP-J：题目通常有固定的一些解法，按模板写就能得一些分。

CSP-S：可能需要自定义算法，甚至需要“脑洞大开”。

典型场景例如J组：“用循环求数列和”； S组：“设计算法解决迷宫问题”。


八、认证价值：兴趣证书vs升学利器

CSP-J：适合作为编程启蒙证明，帮助孩子建立自信。

CSP-S：含金量高，助力科技特长生升学，部分学校甚至直接认作加分项！

家长们要明白，2个组别的奖项都是含金量的，正常规划的逻辑小学阶段冲J组，初中过渡到S组，高中全力备战S组或后续的NOIP等级别更高的赛事，路线更清晰！


给家长们的建议：孩子该怎么选？

选CSP-J，如果孩子刚学编程（1年以内），年龄相对较小（小学或初一）目标可以以培养兴趣为主。

选CSP-S：如果孩子有1年以上编程经验，已掌握基础算法（如排序、递归），那目标就是冲击奖项或升学加分。

切记不要盲目追高！从J组到S组是循序渐进的过程，打好基础更重要。

无论是CSP-J还是CSP-S，都是孩子编程路上的重要里程碑。家长不必焦虑，根据孩子当前水平选择合适级别，一步步提升才是王道！


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