2026 CSP-S 考察方向预测与备考建议 – lvwangshu

注: この記事は、公的な歴史的疑問と CCF/NOI の公開情報に基づいて、準備の方向性を個人的に予測したものです。これは非公式な質問情報であり、準備の唯一の根拠となるものではありません。公式シラバス、通知、実際の試験を参照してください。

で、T1 は、「複雑に見えますが、実際には 1 つのプロパティで線形に解決できます」に対して最も注意する価値があります。 T2 は、「モデルは非常によく知られていますが、ボードに直接適用できるほど複雑ではありません」に対して最も警戒する価値があります。

1. 歴史的観点から見て、真に安定した法とは何ですか?

これから 3 つの比較的信頼できる結論を導き出すことができます。

• 通常、T1 のアルゴリズムの知識は深くありませんが、だからといってポイントを与えるわけではありません。。2020 年のユリウス日、2022 年の休暇計画、および 2025 年のクラブ募集はすべて、T1 が質問、詳細、または重要な観察を読み取るのが困難になる可能性があることを示しています。。
• T2 には固定された知識ポイントがありません。過去 6 年間で、ビット操作、インターバル DP、ST テーブル、文字列ハッシュ、インターバル グリーディ、MST がそれぞれ登場しました。安定しているのは「基本モデル＋変形最適化」です。
• T3/T4 は水平統合をますます重視。 2025 年では、T3 は単純な文字列の質問ではなく、T4 は単純な DP の質問ではありません。公式報告書は明らかに、機械的記憶を軽視し、論理的推論、アルゴリズムの最適化、包括的な応用を強調している。

2. T1: 貪欲/構造に対する主な賭け、数学的観察と列挙の最適化に対する第 2 の賭け

最も可能性の高い形

与えられたシーケンス、セット、または単純な割り当てプロセスでは、最大値、最小値、演算の最大数、または法的な解決策を見つける必要があります。直接列挙することは不可能ですが、変換後は次の方法で解決できます。

• ソート＋ダブルポインタ: ペアリング、カバー、選択、および 2 つの条件を同時に満たせるかどうかの判断。
• 選別＋調整・懺悔と貪欲: まず局所的な最適値を見つけてから、損失、利益、またはコストに応じてそれを変更します。
• ヒープメンテナンスのための現時点での最良の選択: 動的リソース割り当て。最大の利益または最小のコストを毎回選択します。
• 接頭辞の合計/差 + 数学的観測: 複数の操作を間隔寄与分に変換します。
• シンプルな構造: パリティ、鳩の巣原理、可換引数、または不変式を利用します。

最初の選択肢は「制約が 1 つある順序最適化問題」です。正しい解決策は、貪欲またはダブル ポインターを組み合わせて、ソート後にスキャンすることです。これは、2024 年と 2025 年が継続的に「知識難易度が低く、観察要求が高い」という T1 スタイルを体現しており、この形式が探索、単純な DP、特殊なプロパティ、正解などの多レベルの部分点を設定するのに最適であるためです。

次善の方向性

• Enum シミュレーションですが、最初に状態範囲を絞り込む必要があります。
• 単純な数学的規則、基本演算またはビット演算。
• シンプルな DP または検索枝刈りにより、最適化された観察で満​​点を獲得できます。
• BFS の到達可能性や列挙などの基本的なグラフ理論ですが、主な焦点ではありません。

賭け事に集中することはお勧めできません

複雑なデータ構造、高度な文字列、および複雑なグラフ理論が T1 に配置される可能性は比較的低いです。T1 の準備の焦点は、新しいアルゴリズムを学ぶことではなく、「推測 – 反例の発見 – 議論の交換 – 激しい比較」を訓練することです。

3. T2：「使い慣れたモデルの二次加工」防止に注力

T2 は、知識ポイントに基づく回転予測の 4 つの質問の中で最も不適切な質問です。私の具体的な注文は以下の通りです。

最初の方向: DP またはシーケンス/インターバルのグリーディ

これは最も優先して準備する必要があるフォームです。

• 最初に単純な DP を作成し、次にプレフィックス合計、単調性、ヒープ、または単純なデータ構造を通じて最適化します。
• 質問を区間範囲、リソース割り当て、寄与統計、または最適な分割に変換します。
• ソート、離散化、プレフィックスの合計/差分を通じて、複雑な演算を線形スキャンに変換します。
• 二分法的な答えを使用しますが、核心は変わりません check 貪欲または DP 。

最も類似した質問の種類は次のとおりです: データ範囲が明らかにサポートされていません \(O(n^2)\)ただし、単純な状態や暴力的な列挙は簡単に記述できます。フルスコアを達成するには、プロパティを発見し、複雑さを軽減する必要があります。 \(O(n\log n)\) または \（の上）\）。

第 2 の方向: 基本的なグラフ理論またはデータ構造合成

以下に焦点を当てる必要があります。

• BFS、ダイクストラ、トポロジカルソート、和集合探索、MST のバリエーション。
• 小さなパラメータ \(k\) サブセットの列挙、階層ステータス、または追加のディメンションの入力を求めるプロンプトが表示されます。
• ST テーブル、ツリー配列、セグメント ツリー、ヒープ ソート、またはオフライン クエリ。
• 「まず前処理をしてから、複数の問い合わせに回答する」という構造です。

2025 年の道路修復は典型的な例です。MST 自体にはシラバス レベル 6 しかありませんが、満点の難しさはサブセットの列挙、エッジ セットの単純化、およびマージの最適化にあります。2026年にMSTが受講されなくなったとしても、この「共通の知識と馴染みのない組み合わせ」の設計が採用される可能性が高いです。

第三の方向: 数学的カウント、文字列とビットセットの最適化

• 順列と組み合わせ、乗算原理、単純な包含と除外、ダブル ポインターまたはプレフィックス統計との組み合わせ。
• KMP、ハッシュ、Trie などは引き続きマスターする必要があり、2025 年に文字列テストに合格したからといって除外することはできません。
• bitset これは新しい概要の補足ですが、次のように使用される可能性が高くなります。集合演算または DP の最適化ツールテンプレートを個別にテストする代わりに。

したがって、T2 のレビューの優先順位は次のようになります。DP/貪欲モデリング > グラフ理論とデータ構造の基礎 > 二分法答え > 文字列と数学の専門分野。

4. T3、T4の具体的な判定

T3: 包括的なデータ構造または中程度に難しいモデリング

予防を優先する:

• DFS シーケンスとサブツリー クエリ、ツリー配列または線分ツリーと組み合わせたもの。
• 並べ替え、離散化、オフライン調査、走査線。
• リニア/ツリー DP、プレフィックス合計またはデータ構造の最適化。
• トポロジカルソート、最短パス、接続性などのグラフ理論モデル。
• 代わりに文字列合成または大規模シミュレーション。

マナハはより高いレベルに委任されましたが、新しい項目を追加したり、それを下位レベルに委譲したりしても、試験は必須ではありません。まだマスターしていない場合は、試験前にその複雑な変換を勉強するのにあまり時間をかけるべきではありません。

T4: 複雑な DP とツリー図の合成が引き続き主な焦点です

最も可能性の高い構造のタイプは次の 2 つです。

• カウントDP/多次元DP: 小さなデータの完全な配置、状態圧力 DP から、包含と除外、プレフィックス合計または状態の最適化まで。
• 樹形図の合成: ツリー DP、乗算/LCA、パスまたはサブツリーの寄与、データ構造または貪欲との組み合わせ。

T4 の完全因数分解は難しい場合がありますが、多くの場合、小さなデータ、特殊なプロパティ、単純化されたモデルを努力する必要があります。ゲームの登場は必ずしも SG 機能のテストを意味するわけではありません;現在の概要によれば、SG、BSGS、FFT、ネットワーク フロー、確率の期待は、この CSP-S スプリントの焦点となるべきではありません。

5. 試験前の最後の数日間に関する実践的なアドバイス

• T1は安定した得点力を身につける必要がある: 2021、2024、2025 T1 のやり直しに焦点を当てます。質問ごとに貪欲の正しさの理由を書き出し、小規模な暴力を使って検証します。
• T2 はチェーンの最適化に重点を置いています: Redo 2022、2024、および 2025 T2。最初に簡単なソリューションを作成し、次にそれが遅い理由と複雑さを軽減する方法を説明する必要があります。
• 新しい難しいアルゴリズムを攻撃するのではなく、調理のしやすさを維持する: ソート、ダブルポインタ、ヒープ、プレフィックス和/差分、二分法、基本DP、BFS/ダイクストラ、共用体検索/MST、STテーブル/ツリー配列を独立して記述できる必要があります。
• 最初に各質問の一部を読んでください: 特に注意してください \(n\) とても小さい、\(k\) サイズが小さい、チェーン/デイジー図、等しい重み、要素が 2 つだけなどの制限は、多くの場合、暴力、圧力、または正しい解決策の突破口を直接示します。
• 「昨年は難しかったから、今年は簡単だろう」など、全体的な難易度に機械的に賭けないでください。。 2024 年と 2025 年の全国一流ベンチマークはそれぞれ 165 ポイントと 131 ポイントです。ただし、得点ラインは受験者や問題の得点構造にも影響されるため、これに基づいて難易度の交代パターンを導き出すことはできません。

結論: T1 は「主要なプロパティ + 貪欲/構築」に賭け、T2 は「共通モデル + 変形の最適化」に賭け、T3 は「データ構造またはツリー図合成」に賭け、T4 は「複雑な DP/カウントまたはツリー図モデリング」に賭けます。難しいテンプレートを拡張し続けるのではなく、T1/T2 のプロパティを観察し、正しさを検証し、いくつかのサブ能力を練習する方が良いでしょう。

参考根拠：CCF 2025 トピック知識構成報告書、CCF 2024 トピック知識構成レポート、NOI 概要（2025 年改訂版）、CSP-J/S 2026 第 2 回通知。