信息学奥赛中的暴力编程通常指的是通过编写一系列计算步骤来直接解决问题，而不是寻找更高效的算法。以下是一些在信息学奥赛中可能用到的暴力编程技巧：
预处理信息
对于某些问题，可以预先计算并存储一些信息，以减少实时计算的负担。例如，在CSP-S2020 T1中，可以预先计算并存储一些日期之间的信息，以便在查询时能够快速查找。
分类讨论
将问题分成不同的类别，并对每个类别分别进行暴力处理。例如，在处理字符串匹配问题时，可以预先计算并存储长度大于某个阈值的字符串之间的匹配信息，对于其他情况则进行暴力处理。
分块算法
将问题分成多个小块，并对每个小块进行暴力处理，然后再合并结果。这种方法可以在一定程度上减少计算量。例如，在处理大规模数据时，可以将数据分成多个块，并对每个块进行独立处理，最后再合并结果。
利用特殊数据类型
使用C++中的特殊数据类型，如`__int128`，可以进行更大范围的数值计算。虽然`__int128`不是标准的数据类型，但一些编译器提供了这个拓展，可以用于表示和计算大整数。
位运算
使用位运算可以高效地处理某些特定问题。例如，使用`bitset`容器可以方便地管理每一位数据，从而简化位运算的实现。
数学库函数
利用C++标准库中的数学函数，如`sqrt`、`pow`等，可以简化数学计算。虽然这些函数本身不是暴力算法，但它们可以用于实现更高效的算法，从而减少暴力计算的次数。
多线程编程
在多核处理器上，可以使用多线程编程来并行处理问题，从而提高计算效率。虽然多线程编程本身不是暴力算法，但它可以用于实现更高效的算法，减少暴力计算的次数。
需要注意的是，虽然暴力编程在某些情况下可以解决问题，但它通常不是最优的解决方案，尤其是在处理大规模数据或复杂问题时。因此，在信息学奥赛中，除了暴力编程外，还需要学习和掌握更高效的算法和数据结构。