csp-j2024初赛原题
时间: 2025-08-15 09:55:43 AIGC 浏览: 33
CSP-J（Certified Software Professional - Junior）是由中国计算机学会（CCF）主办的面向青少年的计算机程序设计竞赛。它旨在考察参赛者的算法设计、编程能力和逻辑思维。每年的CSP-J初赛都会在全国范围内统一举行，比赛结束后，真题通常会通过官方渠道或相关教育平台发布。
CSP-J 2024 初赛的真题目前尚未公开发布，因为考试尚未进行或刚刚完成，具体时间通常由CCF官方公布。如果你希望获取CSP-J 2024初赛的真题，建议关注以下几种途径：
1. **CCF官网**：中国计算机学会的官方网站是获取CSP系列考试真题的最权威渠道。通常在考试结束后的一段时间内，真题和参考答案会在此发布，供考生查阅和下载。你可以访问 [CCF官网](https://www.ccf.org.cn/) 查看最新动态。
2. **各地信息学奥赛组织机构**：部分省市的信息学奥林匹克竞赛组织会提供真题下载服务，尤其是与CCF合作紧密的教育机构。
3. **知名编程教育平台**：一些专注于信息学奥赛的教育平台（如洛谷、牛客网等）通常会在考试后整理并发布真题，同时提供在线评测系统供用户练习。
4. **社交媒体和论坛**：在知乎、百度贴吧、QQ群、微信群等社交平台上，经常会有考生分享真题和解题思路。这些资源虽然非官方，但往往在考试后不久就能找到。
5. **学校或培训机构**：如果你是通过学校或培训机构参加考试的，教师或培训讲师通常会在考试后提供真题和解析。
如果你希望提前练习类似题型，可以参考往年的真题进行训练。例如，NOIP 2015 初赛题目可以作为基础练习材料之一[^1]。
### 常见题型
CSP-J 初赛主要包含以下几类题型：
- **单项选择题**：考察基础概念、语法、算法等。
- **阅读程序题**：给出一段程序代码，要求理解其功能并回答相关问题。
- **完善程序题**：给出部分程序代码，要求填写缺失的部分使其完整并正确运行。
### 示例题目
以下是一个简单的CSP-J风格的单项选择题示例：
```python
def factorial(n):
if n == 0:
return 1
else:
return n * factorial(n-1)
```
上述代码的功能是：
A. 计算斐波那契数列
B. 计算阶乘
C. 计算平方根
D. 计算指数
正确答案是 **B**。
阅读全文
相关推荐
大家在看
Atheros art 工具使用指南
用于Atheros 93系列平台功率校准用的ART工具使用说明，非常难得，欢迎下载学习使用
手机Modem协议开发快速上手.docx
介绍手机modem协议开发主要信令流程，高通/MTK modem协议相关技术，项目实战快速上手。
mariadb 10.3.22 linux arm64完整离线安装包
mariadb包含依赖包的完整离线安装，适用arm64架构的系统如UOS,deepin,ubuntu
qcachegrind074（kcachegrind最新版forwindows）
kcachegrind for windows最新版本，可以很方便用户结合xdebug进行性能节点分析，强大的流程图功能，方便使用
NC5X多子表单据开发过程及代码示例
NC5X多子表单据开发过程及代码示例，自己做的一个小练习，仅供学习
最新推荐
2019CSP-S A卷初赛真题及答案.docx
【2019 CSP-S 初赛】是中国计算机学会（CCF）组织的计算机软件能力认证的一环，主要面向中学生进行，旨在检验参赛者的计算机程序设计能力。CSP-S，全称为“Certified Software Professional - Software”，是针对...
2020年CSP-J2 CSP-S2 复赛题解-2020.11.12.pdf
4. 题型：CSP-J2 和 CSP-S2 考试的题型包括选择题、填充题、编程题、证明题等。 5. 考试难度：CSP-J2 和 CSP-S2 考试的难度较高，需要考生具备扎实的编程基础和良好的算法设计能力。 6. 复赛题解的重要性：复赛...
CSP-J 复赛模拟试题
随着CSP-J复赛的临近，备考的氛围也日益紧张。为了帮助选手们提升竞技状态，应对复赛中可能出现的算法挑战，我们精选了一份往届模拟试题，并提供了相关题目的解析和解题思路。以下是对模拟试题的详细解析。 首先，...
2020 CSP-J1 CSP-S1答案解析及总结(C)-2020.10.12.pdf
2020 CSP-J1 CSP-S1答案解析及总结(C)-2020.10.12 2020 CSP-J1 CSP-S1答案解析及总结(C)-2020.10.12 2020 CSP-J1 CSP-S1答案解析及总结(C)-2020.10.12 2020 CSP-J1 CSP-S1答案解析及总结(C)-2020.10.12 2020 CSP-J1 ...
2020 CSP-S2 提高级第二轮试题（ 原noip提高组复赛）
5. **编程竞赛 (CCF CSP-S2)**: CCF CSP-S2是中国计算机学会举办的非专业级软件能力认证提高级第二轮比赛，要求参赛者编写程序解决特定问题。在这个例子中，参赛者需要编写一个程序，接收输入的儒略日，并输出对应的...
研究Matlab影响下的神经数值可复制性
### Matlab代码影响神经数值可复制性
#### 标题解读
标题为“matlab代码影响-neural-numerical-replicability:神经数值可复制性”，该标题暗示了研究的主题集中在Matlab代码对神经数值可复制性的影响。在神经科学研究中，数值可复制性指的是在不同计算环境下使用相同的算法与数据能够获得一致或相近的计算结果。这对于科学实验的可靠性和结果的可验证性至关重要。
#### 描述解读
描述中提到的“该项目”着重于提供工具来分析不同平台下由于数值不精确性导致的影响。项目以霍奇金-赫克斯利(Hodgkin-Huxley)型神经元组成的简单神经网络为例，这是生物物理神经建模中常见的模型，用于模拟动作电位的产生和传播。
描述中提及的`JCN_2019_v4.0_appendix_Eqs_Parameters.pdf`文件详细描述了仿真模型的参数与方程。这些内容对于理解模型的细节和确保其他研究者复制该研究是必不可少的。
该研究的实现工具选用了C/C++程序语言。这表明了研究的复杂性和对性能的高要求，因为C/C++在科学计算领域内以其高效性和灵活性而广受欢迎。
使用了Runge–Kutta四阶方法（RK4）求解常微分方程（ODE），这是一种广泛应用于求解初值问题的数值方法。RK4方法的精度和稳定性使其成为众多科学计算问题的首选。RK4方法的实现借助了Boost C++库中的`Boost.Numeric.Odeint`模块，这进一步表明项目对数值算法的实现和性能有较高要求。
#### 软件要求
为了能够运行该项目，需要满足一系列软件要求：
- C/C++编译器：例如GCC，这是编译C/C++代码的重要工具。
- Boost C++库：一个强大的跨平台C++库，提供了许多标准库之外的组件，尤其是数值计算相关的部分。
- ODEint模块：用于求解常微分方程，是Boost库的一部分，已包含在项目提供的文件中。
#### 项目文件结构
从提供的文件列表中，我们可以推测出项目的文件结构包含以下几个部分：
- **项目树源代码目录**：存放项目的主要源代码文件。
- `checkActualPrecision.h`：一个头文件，可能用于检测和评估实际的数值精度。
- `HH_BBT2017_allP.cpp`：源代码文件，包含用于模拟霍奇金-赫克斯利神经元网络的代码。
- `iappDist_allP.cpp` 和 `iappDist_allP.h`：源代码和头文件，可能用于实现某种算法或者数据的分布。
- `Makefile.win`：针对Windows系统的编译脚本文件，用于自动化编译过程。
- `SpikeTrain_allP.cpp` 和 `SpikeTrain_allP.h`：源代码和头文件，可能与动作电位的生成和传播相关。
- **人物目录**：可能包含项目成员的简介、联系方式或其他相关信息。
- **Matlab脚本文件**：
- `图1_as.m`、`图2_as.m`、`图2_rp`：这些文件名中的"as"可能表示"assembled"，而"rp"可能指"reproduction"。这些脚本文件很可能用于绘制图表、图形，以及对模拟结果进行后处理和复现实验。
#### 开源系统标签
标签“系统开源”指的是该项目作为一个开源项目被开发，意味着其源代码是公开的，任何个人或组织都可以自由获取、修改和重新分发。这对于科学计算来说尤为重要，因为开放代码库可以增进协作，加速科学发现，并确保实验结果的透明度和可验证性。
#### 总结
在理解了文件中提供的信息后，可以认识到本项目聚焦于通过提供准确的数值计算工具，来保证神经科学研究中模型仿真的可复制性。通过选择合适的编程语言和算法，利用开源的库和工具，研究者们可以确保其研究结果的精确性和可靠性。这不仅有助于神经科学领域的深入研究，还为其他需要高精度数值计算的科研领域提供了宝贵的经验和方法。
MySQL数据库索引失效案例分析与解决方案（索引失效大揭秘）
# 摘要
MySQL索引失效是数据库性能优化中的关键问题，直接影响查询效率与系统响应速度。本文系统分析了索引的基本机制与失效原理，包括B+树结构、执行计划解析及查询优化器的工作逻辑，深入探讨了索引失效的典型场景，如不规范SQL写法、复合索引设计不当以及统
TS语言
### TypeScript 简介
TypeScript 是一种由 Microsoft 开发的开源编程语言，它是 JavaScript 的超集，这意味着所有的 JavaScript 代码都是合法的 TypeScript 代码。TypeScript 扩展了 JavaScript 的语法，并通过类型注解提供编译时的静态类型检查，从而使得代码更易于维护、理解和调试。TypeScript 可以在任何操作系统上运行，并且可以编译出纯净、简洁的 JavaScript 代码，这些代码可以在任何浏览器上、Node.js 环境中，或者任何支持 ECMAScript 3（或更高版本）的 JavaScript 引
Leaflet.Graticule插件：创建经纬度网格刻度
标题“Leaflet.Graticule:经纬线网格”指向的是Leaflet.js的一个插件，它用于在地图上生成经纬度网格线，以辅助进行地图定位与参考。从描述中，我们可以提取到几个关键知识点：
1. Leaflet.Graticule插件的使用目的和功能：该插件的主要作用是在基于Leaflet.js库的地图上绘制经纬度网格线。这可以帮助用户在地图上直观地看到经纬度划分，对于地理信息系统（GIS）相关工作尤为重要。
2. 插件的构造函数和参数：`L.graticule(options)`是创建Graticule图层的JavaScript代码片段。其中`options`是一个对象，可以用来设置网格线的显示样式和间隔等属性。这表明了插件的灵活性，允许用户根据自己的需求调整网格线的显示。
3. interval参数的含义：`interval`参数决定了网格线的间隔大小，以度为单位。例如，若设置为20，则每20度间隔显示一条网格线；若设置为10，则每10度显示一条网格线。这一参数对于调节网格线密度至关重要。
4. style参数的作用：`style`参数用于定义网格线的样式。插件提供了自定义线的样式的能力，包括颜色、粗细等，使得开发者可以根据地图的整体风格和个人喜好来定制网格线的外观。
5. 实例化和添加到地图上的例子：提供了两种使用插件的方式。第一种是直接创建一个基本的网格层并将其添加到地图上，这种方式使用了插件的默认设置。第二种是创建一个自定义间隔的网格层，并同样将其添加到地图上。这展示了如何在不同的使用场景下灵活运用插件。
6. JavaScript标签的含义：标题中“JavaScript”这一标签强调了该插件是使用JavaScript语言开发的，它是前端技术栈中重要的部分，特别是在Web开发中扮演着核心角色。
7. 压缩包子文件的文件名称列表“Leaflet.Graticule-master”暗示了插件的项目文件结构。文件名表明，这是一个典型的GitHub仓库的命名方式，其中“master”可能代表主分支。通常，开发者可以在如GitHub这样的代码托管平台上找到该项目的源代码和文档，以便下载、安装和使用。
综上所述，可以得知，Leaflet.Graticule插件是一个专为Leaflet地图库设计的扩展工具，它允许用户添加自定义的经纬度网格线到地图上，以帮助进行地图的可视化分析。开发者可以根据特定需求通过参数化选项来定制网格线的属性，使其适应不同的应用场景。通过学习和使用该插件，可以增强地图的交互性和信息的传递效率。
【MySQL数据库性能提升秘籍】：揭秘性能下降幕后真凶及解决策略
# 摘要
MySQL性能问题在实际应用中普遍存在，但其表象复杂且易引发认知误区。本文系统分析了导致MySQL性能下降的核心原因，涵盖查询语句结构、数据库配置、表结构设计等多个技术层面，并结合性能监控工具与执行计划解析，提供了全面的问题诊断方法。在此基础上，文章深入探讨了索引优化、查询重写、分库分表等高级调优策略，并通过真实案例总结了可行的最佳实践