دورات الأولمبياد الدولي للمعلوماتية (IOI)
مسار تأسيسي مخصص للطلاب الذين يبدؤون التحضير دون خلفية سابقة، ومسار متقدم لتطوير مهارات الحل في مسائل المستوى الأولمبي. يواكب البرنامج الطالب من المبادئ الأساسية حتى بلوغ الكفاءة المطلوبة للمنافسة الدولية.
المستوى الأول
البرمجة الأساسية والتعقيد الزمني
مقدمة للغة البرمجة (C++)، هياكل البيانات الأساسية (المصفوفات، السلاسل)، أدوات الإدخال/الإخراج، والتحليل الأساسي للتعقيد الزمني والمكاني للخوارزميات.
خوارزميات البحث والفرز
دراسة خوارزميات البحث الأساسية (الخطي، الثنائي) وخوارزميات الفرز الفعالة (الدمج، السريع، العدّ)، بالإضافة إلى تقنيات الحلول المباشرة (Brute-Force).
هياكل البيانات الأولية
التعمق في استخدام القوائم المرتبطة (Linked Lists)، المكدسات (Stacks)، والطوابير (Queues)، ومقدمة لهياكل البيانات المجردة (Abstract Data Types).
البرمجة الديناميكية التمهيدية
مقدمة لمبدأ البرمجة الديناميكية (DP)، وحل مسائل القطع الجزئي (Subsequence) ومسائل الطريق الأقصر في الرسوم البيانية البسيطة.
المستوى الثاني
خوارزميات الرسوم البيانية (الجزء الأول)
تقنيات اجتياز الرسوم البيانية (DFS, BFS)، وخوارزميات العثور على المسار الأقصر (Dijkstra, Bellman-Ford)، وتطبيقاتها في المسائل الشبكية.
البرمجة الديناميكية المتوسطة
تطبيقات متقدمة لـ DP مثل مسائل حقيبة الظهر (Knapsack)، وحسابات المسارات المثلى في الشبكات المعقدة، وتقنية تذكر النتائج (Memoization).
هياكل البيانات المتقدمة
دراسة الأشجار الثنائية للبحث (BST)، أكوام الأولوية (Priority Queues/Heaps)، وتقنية المجموعة المنفصلة الاتحاد (Disjoint Set Union - DSU).
المقاربات الجشعة والهندسية
تطبيق الخوارزميات الجشعة (Greedy Algorithms) في مسائل الاختيار والجدولة. مقدمة للخوارزميات الهندسية الحسابية (Computational Geometry) الأساسية.
المستوى الثالث
خوارزميات الرسوم البيانية (الجزء الثاني)
خوارزميات الشجرة الممتدة الصغرى (Minimum Spanning Tree - Prim/Kruskal)، تدفقات الشبكات (Network Flows)، والاقتران الأعظم (Maximum Matching).
هياكل البيانات الشجرية المعقدة
دراسة أشجار القطاعات (Segment Trees)، أشجار الفهرسة الثنائية (Fenwick/BIT)، واستخدام الأشجار المتزنة (Balanced Trees) للاستعلامات السريعة.
تقنيات البحث المتقدمة
البرمجة الديناميكية على المقاطع (DP on Profiles/Bitmasks)، تقنيات البحث بـ A*، وتقنيات متقدمة للتحسين مثل البحث التناوبي (Ternary Search).
خوارزميات الأعداد والسلاسل
تطبيقات نظرية الأعداد في الخوارزميات (التحليل الأولي، حساب القوى)، خوارزميات السلاسل (KMP، Z-Algorithm)، واستخدام التجزئة (Hashing).