Python или C++ для ЕГЭ по информатике — что выбрать

Короткий ответ

Python — для большинства. Если ты не пишешь на C++ уже 2+ года, выбирай Python. И дело не в моде: язык экономит время на экзамене, снижает риск ошибок и нативно справляется с задачами, где C++ приходится подпирать библиотеками.

Ниже — честное сравнение, подводные камни обоих языков и готовая шпаргалка идиом, которые реально пригодятся на КЕГЭ.

Сравнение с комментариями

Критерий	Python	C++	Комментарий
Простота синтаксиса	Очень простой	Сложный	В Python нет точек с запятой, объявлений типов и фигурных скобок. Меньше шума — меньше опечаток под таймером.
Скорость написания кода	Быстрее в 2-3 раза	Медленнее	Задача «подсчитать делители» занимает 2 строки на Python против 10 на C++. На экзамене это реальные минуты.
Скорость выполнения	Медленнее в 10-100 раз	Быстрее	Критично только на олимпиадах. На КЕГЭ лимиты выставлены с запасом для Python — встречных случаев почти нет.
Работа с большими числами	Встроенная	Нужны библиотеки	В Python 2**1000 работает из коробки. В C++ long long упирается в 9.2×10¹⁸, дальше — только свой класс BigInteger.
Работа с файлами	Простая	Громоздкая	open() + list comprehension против ifstream + while + push_back. На задании 27 это 3 минуты разницы.
Работа со строками	Очень удобная	Через C-style или std::string	split, join, f-strings, срезы — всё из коробки. В C++ приходится крутить stringstream.
Вероятность ошибки	Ниже	Выше	Указатели, переполнение int, забытая инициализация массива — на C++ всё это реально теряет баллы.
Используют на ЕГЭ	~90% участников	~8% участников	Остальное делят Pascal, Java и C#. Школьный алгоязык почти не используют.

Когда Python — правильный выбор

1. Ты начинаешь с нуля

Python реально выучить за 2-3 месяца до уровня КЕГЭ. С C++ это 5-6 месяцев, и большую часть времени ты будешь разбираться с синтаксисом, а не с алгоритмами. Если ты только начинаешь готовиться, посмотри пошаговый план подготовки к ЕГЭ с нуля — там есть график по темам.

2. Скорость написания критична

На ЕГЭ 235 минут на 27 заданий. Вот одна и та же задача — подсчёт делителей числа n:

Python (2 строки):

n = int(input())
print(sum(1 for i in range(1, n+1) if n % i == 0))

C++ (10 строк):

#include <iostream>
using namespace std;
int main() {
    int n, count = 0;
    cin >> n;
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        if (n % i == 0) count++;
    }
    cout << count;
    return 0;
}

Меньше кода — меньше ошибок — больше времени на другие задания.

3. Большие числа

Python нативно работает с числами любой длины. В C++ long long ограничен 9.2 × 10¹⁸. Для задач на факториалы, степени и перебор больших значений Python удобнее.

4. Удобная работа с файлами и строками

Чтение файла в Python:

with open('data.txt') as f:
    data = [int(x) for x in f]

В C++ это 5-7 строк с ifstream, while, push_back.

Задания, где Python особенно удобен

Задание 24 — работа со строками

Найти подстроку максимальной длины, подсчитать символы, отсортировать по частоте — Python решает это в 3-5 строк:

s = open('24.txt').read()
from collections import Counter
print(Counter(s).most_common(1))

Задание 25 — перебор чисел

Задача «найти числа с определённым числом делителей» — типичное место, где встроенные for и list comprehension спасают:

for n in range(174457, 174506):
    divs = [d for d in range(1, n+1) if n % d == 0]
    if len(divs) == 5:
        print(n, divs[2])

Задание 26 — сортировки и пары

Сортировки с ключом и работа с парами в Python короче в разы:

data = sorted([tuple(map(int, line.split())) for line in open('26.txt')],
              key=lambda x: (-x[0], x[1]))

Задание 27 — обработка файлов и большие числа

Сердце задания 27 — поток чисел, для которого нужна смесь математики и эффективности. Подробный разбор — в статье про задание 27. Python позволяет написать решение в 15-20 строк против 40-50 на C++.

Задания, где C++ даёт преимущество

Честно: на КЕГЭ их почти нет. Разница в скорости выполнения заметна, когда лимит по времени — секунды, а данных десятки миллионов. На экзамене таких случаев единицы, и они решаются на Python через sys.stdin.readline и отказ от лишних структур данных.

Единственный реальный случай — задание 25 с очень большим верхним числом. Но даже там ускорение Python через math.isqrt для перебора делителей до корня справляется за секунды.

Если ты уже пишешь на C++ 2+ года — оставайся на нём. Потеря времени на переучивание под экзамен не окупится.

Что делать, если знаешь Pascal или Java

Pascal. Синтаксически близок к Python по логике (те же циклы, массивы, условия). Если до экзамена больше трёх месяцев — переход на Python сократит код и ускорит решения. Если меньше двух — добирай баллы практикой на Pascal.

Java. Объектная перегруженность (классы, типы, BufferedReader) делает Java самым многословным языком на КЕГЭ. Если ты знаешь Java — переходи на Python: все твои знания структур данных и алгоритмов переносятся напрямую, а код станет в 2-3 раза короче.

C#. Те же соображения, что и для Java. LINQ похож на list comprehension, но в Python идиомы короче.

Как перейти с Pascal на Python

Краткий словарик синтаксиса:

Pascal	Python
var x: integer;	x = 0 (типы не объявляются)
for i := 1 to n do	for i in range(1, n+1):
while cond do begin ... end;	while cond: (отступы вместо begin/end)
if a > b then ... else ...	if a > b: ... else: ...
writeln(x)	print(x)
readln(x)	x = int(input())
array[1..n] of integer	a = [0] * n

Главное отличие — отступы. В Python они не для красоты, а определяют вложенность. Четыре пробела — стандарт.

Подводные камни Python на ЕГЭ

Рекурсия

Python по умолчанию ограничивает глубину рекурсии (~1000 вызовов). Для заданий с глубокой рекурсией добавь:

import sys
sys.setrecursionlimit(100000)

Скорость ввода

Для заданий с большим вводом используй:

import sys
input = sys.stdin.readline

input().split() vs input().strip().split()

Если в конце строки есть лишний перевод или пробел, обычный split() по умолчанию с этим справляется. Но при чтении из файла через f.readline() перевод строки \n попадёт в последний элемент — тогда нужен strip():

a, b = map(int, f.readline().strip().split())

List comprehension vs обычный цикл

List comprehension быстрее обычного цикла в 1.5-2 раза и короче. Предпочитай его там, где накапливаешь список:

# медленнее
result = []
for x in data:
    if x % 2 == 0:
        result.append(x * x)

# быстрее и короче
result = [x*x for x in data if x % 2 == 0]

Множества vs списки

Поиск x in list работает за O(n), а x in set — за O(1). Для задач, где нужно часто проверять принадлежность (дубликаты, уникальность), используй set:

seen = set()
for x in data:
    if x in seen:   # O(1)
        ...
    seen.add(x)

Точность float

Для вычислений с дробями используй целочисленную арифметику где возможно. 0.1 + 0.2 != 0.3 в Python (и в любом языке).

Шпаргалка: 10 идиом Python, которые экономят время на ЕГЭ

1. sum(1 for x in data if cond) — подсчёт элементов по условию без лишнего цикла.
2. any(x > 10 for x in data) — есть ли хоть один подходящий элемент.
3. all(x > 0 for x in data) — все ли элементы удовлетворяют условию.
4. max(data, key=lambda x: x[1]) — максимум по ключу (полезно для пар, кортежей).
5. sorted(data, key=lambda x: (-x[0], x[1])) — сортировка по нескольким критериям, - для убывания.
6. enumerate(data) — получить индекс и значение одновременно: for i, v in enumerate(data):.
7. zip(a, b) — параллельный обход двух списков.
8. d.get(key, 0) — безопасное чтение из словаря с дефолтом.
9. [x for x in data if x % 2 == 0] — фильтрация и трансформация в одной строке.
10. f"{x:.2f}" — форматирование чисел в строку без мучений с str() и склейкой.

Эти идиомы покрывают 80% типовых операций на КЕГЭ. Если планируешь целиться на 90+ баллов — выучи их до автоматизма.

Итог

Ситуация	Рекомендация
Начинаю с нуля	Python
Знаю оба языка	Python (быстрее пишешь)
Знаю только C++	Оставайся на C++
Знаю Pascal, времени >3 мес	Переходи на Python
Знаю Pascal, времени <2 мес	Оставайся на Pascal
Целюсь на 90+	Python (экономия времени)
Олимпиадник	Тот язык, что привычнее

В TuteMe все задания можно решать на Python — встроенный редактор с подсветкой синтаксиса и автоматической проверкой.

Попробовать бесплатно →