2024年AMC8历年真题练一练和答案详解(9),以及全真模拟题

“熟读唐诗三百首,不会作诗也会吟”,反复做真题、吃透真题、查漏补缺并举一反三是在各类考试、比赛中得高分的重要学习方法之一,参加AMC8竞赛也是如此。

六分成长继续为您分享AMC8历年真题,最后几天,通过高质量的真题来体会快速思考、做对题目的策略。题目从575道在线题库(来自于往年真题)中抽取5道题,每道题目均会标记出自年份和当年度的序号,并附上详细解析。【使用六分成长独家制作的在线真题系统,可以每次抽出若干个碎片化的8分钟,一天下来可以反复做很多题,强化对知识的掌握——拥有了以后可以一直用,一直用,或者给弟弟妹妹用,哈】

为方便孩子使用,先放题目后放解析,每次设置倒计时8分钟内做完,并力争全部做对。

设置好8分钟倒计时,拿好草稿纸,Let's go!


冲刺2024年AMC8竞赛-往年真题随机练习-第1题

冲刺2024年AMC8竞赛-往年真题随机练习-第2题

冲刺2024年AMC8竞赛-往年真题随机练习-第3题

冲刺2024年AMC8竞赛-往年真题随机练习-第4题

冲刺2024年AMC8竞赛-往年真题随机练习-第5题

做完了吗?后面就是答案解析哦,如果还没做完,先不要往下滑动页面。


冲刺2024年AMC8竞赛-往年真题随机练习-答案解析

第1题:B,所需知识是数列,或者看图找规律。

观察图形,我们发现第1个六边形有1个点,第2个六边形有1十6个点,第3个六边形有1+6+12个点...通过观察我们发现,从第n个六边形到第n+1个六边形,是在原有的图案外层再加一层点,而最外层的每条边上有n+1个点,因此增加了6(n+1)-6=6n个点(减去6是因为最外层6个顶点处的点都被重复计数1次)。因此第4个六边形有1+6+12+18=37个点,选B。

六分成长温馨提示:这种题目也偶尔会出现,提炼规律的时候要注意顶点处被重复计算的要减去。而且这种题目通常看起来数字都不会太大,有的同学会习惯于自己去画图。但是六分成长不建议这么做,还是要找到规律。

第2题:D,所需知识点是概率。——AMC8常考题型之一。

注意到第1个数字比第2个数字大和第2个数字比第1个大的概率相同,所以我们只需要算出2个数相等的概率,再求反面即可。两个数字相等的可能性一共有6种,而总的可能性为36种,所以2个数字相等的概率为1/6。那么第1个数字比第2个数字大的概率为(1-1/6)/2=5/12,因此第1个数字大于或等于第2个数字的概率:P=5/12+1/6=7/12。选D。

第3题:C,这道题目的知识点是简单算术。

将3个班上学生数相加即可,即11+8+9=28。

第4题:C,这道题的知识点是排列组合,以及三角形的基本特点。

三角形需要三个点,我们先从6个点中选3个点,总共有20种方法。其中3个点在同一直线上不能组成三角形,需要扣除。只有2种情况:要么3个点全部在第一行,或者3个点全部在第二行。因此可以构成的不重叠的三角形个数为20-2=18个。选C。

第5题:D,这道题的知识是简单算术和时间换算。

他需要2×300=600秒钟才能完成,而1分钟等于60秒,因此600秒钟等于10分钟,答案选D。

六分成长提醒:这种题目非常简单,主要是看清楚单位(包括其他类型的单位换算题目)。


六分成长针对2024年AMC8备考资源

上述六分成长独家制作的模拟考试和AMC8的环境、作答方式基本上是一样的,可以反复练习、各种设备体验丝滑。

加油!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mfbz.cn/a/325035.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

爬虫-8-数据存储-mysql

#mysql占空间最小吧,数据存储没问题吧 (//∇//)

23111 网络编程 day2

思维导图 重打代码 #include<myhead.h> #define SER_IP "192.168.122.150" //服务器ip #define SER_PORT 8888 //服务器端口int main(int argc, const char *argv[]) {//1.创建用于连接的套接字int sfdsocket(AF_INET,SOCK_STREAM,0);if(sfd-1){perror("…

压缩编码之JPEG变换编码不同压缩率的模拟的实现——数字图像处理

原理 离散余弦变换&#xff08;DCT&#xff09;和量化是图像压缩中的两个关键步骤&#xff0c;尤其是在JPEG压缩标准中。 离散余弦变换&#xff08;DCT&#xff09;&#xff1a;DCT的目的是将图像从空间域&#xff08;即像素表示&#xff09;转换到频率域。这种转换后&#x…

dp--62. 不同路径/medium 理解度A

62. 不同路径 1、题目2、题目分析3、复杂度最优解代码示例4、抽象与扩展 1、题目 一个机器人位于一个 m x n 网格的左上角 &#xff08;起始点在下图中标记为 “Start” &#xff09;。 机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角&#xff08;在下图中…

利用Python的csv(CSV)库读取csv文件并取出某个单元格的内容的学习过程

csv库在python3中是自带的。 利用它可以方便的进行csv文件内容的读取。 注意&#xff1a;要以gbk的编码形式打开&#xff0c;因为WPS的csv文件默认是gbk编码&#xff0c;而不是utf-8。 01-读取表头并在打印每一行内容时一并输出表头 表头为第1行&#xff0c;现在要读取并打…

【GaussDB数据库】序

参考链接&#xff1a;国产数据库华为高斯数据库&#xff08;GaussDB&#xff09;功能与特点总结 GaussDB简介 官方网站&#xff1a;云数据库GaussDB GaussDB是华为自主创新研发的分布式关系型数据库。该产品支持分布式事务&#xff0c;同城跨AZ部署&#xff0c;数据0丢失&#…

IOC之Spring统一资源加载策略

前言 在学 Java的时候&#xff0c;我们学习了一个标准类 java.net.URL&#xff0c;该类在 Java SE 中的定位为统一资源定位器&#xff08;Uniform Resource Locator&#xff09;&#xff0c;但是我们知道它的实现基本只限于网络形式发布的资源的查找和定位。然而&#xff0c;实…

layui实现地址下拉框模糊查询

layui实现地址下拉框模糊查询 HTML代码 注意&#xff1a;千万不要少 lay-search <div class"layui-col-md4"><label class"layui-form-label"><em>*</em>始发地&#xff1a;</label><div class"layui-input-bloc…

必示科技助力中国联通智网创新中心通过智能化运维(AIOps)通用能力成熟度3级评估

2023年12月15日&#xff0c;中国信息通信研究院隆重公布了智能化运维AIOps系列标准最新批次评估结果。 必示科技与中国联通智网创新中心合作的“智能IT故障监控定位分析能力建设项目”通过了中国信息通信研究院开展的《智能化运维能力成熟度系列标准 第1部分&#xff1a;通用能…

MiniTab的拟合回归模型的分析

拟合回归模型概述 使用拟合回归模型和普通最小二乘法可以描述一组预测变量和一个连续响应之间的关系。可以包括交互作用项和多项式项、执行逐步回归和变换偏斜数据。 例如&#xff0c;房地产评估人员想了解城市公寓与多个预测变量&#xff08;包括建筑面积、可用单元数量、建…

Linux Mii management/mdio子系统分析之一 总体概述

Linux Mii management/mdio子系统分析之一 总体概述 &#xff08;转载&#xff09;原文链接&#xff1a;https://blog.csdn.net/u014044624/article/details/123303099 从本章开始&#xff0c;我们介绍linux的mii management对应的mdio子模块&#xff0c;该模块主要用于管理phy…

分布式光伏运维平台在提高光伏电站发电效率解决方案

摘要&#xff1a;伴随着能源危机和环境恶化问题的日益加重&#xff0c;科技工作者进一步加大对新能源的开发和利用。太阳能光伏发电作为新型清洁能源的主力军&#xff0c;在实际生产生活中得到了广泛的应用。然而&#xff0c;光伏发电效率偏低&#xff0c;成为制约光伏发电发展…

6、CLIP:连接文本和视觉世界的预训练模型

目录 一、论文题目 二、背景与动机 三、创新与卖点 四、技术细节 模型结构 简易代码 clip实现zero shot分类 五、为什么是CLIP?为什么是对比学习&#xff1f; 六、一些资料 在人工智能领域&#xff0c;文本和图像是两个极其重要的数据形式。传统上&#xff0c;机器学…

2019年认证杯SPSSPRO杯数学建模B题(第二阶段)外星语词典全过程文档及程序

2019年认证杯SPSSPRO杯数学建模 基于统计和迭代匹配的未知语言文本片段提取模型 B题 外星语词典 原题再现&#xff1a; 我们发现了一种未知的语言&#xff0c;现只知道其文字是以 20 个字母构成的。我们已经获取了许多段由该语言写成的文本&#xff0c;但每段文本只是由字母…

基于深度学习的实例分割的Web应用

基于深度学习的实例分割的Web应用 1. 项目简介1.1 模型部署1.2 Web应用 2. Web前端开发3. Web后端开发4. 总结 1. 项目简介 这是一个基于深度学习的实例分割Web应用的项目介绍。该项目使用PaddlePaddle框架&#xff0c;并以PaddleSeg训练的图像分割模型为例。 1.1 模型部署 …

小程序中使用微信同声传译插件实现语音识别、语音合成、文本翻译功能----语音识别(一)

官方文档链接&#xff1a;https://mp.weixin.qq.com/wxopen/plugindevdoc?appidwx069ba97219f66d99&token370941954&langzh_CN#- 要使用插件需要先在小程序管理后台的设置->第三方设置->插件管理中添加插件&#xff0c;目前该插件仅认证后的小程序。 语音识别…

通过myBatis将sql语句返回的值自动包装成一个java对象(3)

1.如果sql字段和java字段名字不一样怎么办&#xff1f; 之前我们将sql返回值转换为java对象时&#xff0c;每条sql的返回值的字段名和java类中的字段名是一一对应的&#xff0c;ie&#xff1a;sql选择的user有username和password两个字段&#xff0c;java中的user对象也有两个…

Web 服务器渗透测试清单

Web 服务器渗透测试在三个重要类别下进行&#xff1a;身份、分析和报告漏洞&#xff0c;例如身份验证弱点、配置错误和协议关系漏洞。 1. “进行一系列有条不紊且可重复的测试”是测试网络服务器是否能够解决所有不同应用程序漏洞的最佳方法。 2.“收集尽可能多的信息”关于…

canvas截取视频图像(图文示例)

查看专栏目录 canvas示例教程100专栏&#xff0c;提供canvas的基础知识&#xff0c;高级动画&#xff0c;相关应用扩展等信息。canvas作为html的一部分&#xff0c;是图像图标地图可视化的一个重要的基础&#xff0c;学好了canvas&#xff0c;在其他的一些应用上将会起到非常重…

【Java数据结构】03-二叉树,树和森林

4 二叉树、树和森林 重点章节&#xff0c;在选择&#xff0c;填空&#xff0c;综合中都有考察到。 4.1 掌握二叉树、树和森林的定义以及它们之间的异同点 1. 二叉树&#xff08;Binary Tree&#xff09; 定义&#xff1a; 二叉树是一种特殊的树结构&#xff0c;其中每个节点…
最新文章