在 CSP-S 备考的 3 - 4 个月基础学习阶段，算法分类是一个至关重要的部分，其中数值算法、字符串算法、图形算法和组合算法的分类依据及知识体系的建立尤为关键。
数值算法中的快速幂，是一种用于高效计算幂运算的方法。其核心思想是通过将指数分解为二进制形式，逐步进行乘法运算，从而减少计算次数，提高运算效率。学习快速幂，要理解指数的二进制分解原理，掌握逐步计算的步骤，并通过大量的练习来熟悉其应用场景和优化技巧。
字符串算法里的 KMP 算法，主要用于字符串的模式匹配。它通过预处理模式串，构建部分匹配表，从而在匹配过程中避免不必要的回溯，提高匹配效率。要学好 KMP 算法，需要理解部分匹配表的作用和构建方法，熟悉匹配过程中的跳转规则，并通过实际例子进行反复练习。
图形算法中的凸包问题，是指在一个平面上找到给定点集的最小凸多边形。常见的解决方法有 Graham 扫描法和 Andrew 算法。学习这部分内容，要理解凸包的定义和性质，掌握算法的基本思路和实现细节，同时要多做练习题来加深对图形处理的理解。
组合算法中的排列生成，涉及到生成给定元素集合的所有排列方式。可以通过递归或迭代的方式来实现。掌握排列生成，需要理解排列的概念和数学原理，熟悉递归和迭代的实现方法，并能够处理重复元素的情况。
为了建立算法知识体系，我们可以从以下几个方面入手：
1. 深入理解每种算法的基本思想和原理，明确其适用场景和问题类型。
2. 对比不同算法之间的优缺点，在实际问题中能够选择合适的算法进行解决。
3. 多做练习题，通过实践来巩固所学知识，提高解题能力。
4. 整理和总结算法的相关资料，形成自己的知识笔记，便于复习和回顾。
总之，在 CSP-S 备考的基础阶段，扎实掌握算法分类的知识体系对于后续的学习和提高至关重要。只有不断练习和总结，才能在竞赛中取得好成绩。
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