有一个奇奇怪怪的发现,关于OJ测评时间

本文介绍了一种在特定在线评测系统中通过调整代码细节如添加注释或利用评测机制来优化运行时间的方法,这种方法可能让超时的代码通过评测。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

首先是POJ和BZOJ都通用的一个不稳定卡时:


就是代码里面写少量注释,可以加快速度,貌似是编译问题?

是少量!


然后BZOJ有一个神奇卡时:

就是先来一个人交一个测评需要好几秒的代码,

然后再来两份代码,其中一份(两份都是也行)是需要卡时的代码。


然后最开始的那份在测评的时候这两份将被显示是pending,随后会一起进行评测,

而因为是一起评测,所以会慢一点点,所以BZOJ会按不知名规则放宽时限

而这个比率是比较优的,人品好的话甚至可以让某道10s的题12s过!!!

### 航电 OJ '一个人的旅行' 的解题分析 航电 OJ 上关于“一个人的旅行”的问题通常涉及图论中的最短路径算法,尤其是动态规划或者广度优先搜索(BFS)的应用。以下是对此类问题的一般解析: #### 1. **题目背景** 该类型的题目一般描述为:在一个无向加权图中,起点和终点固定,求从起点到终点的最小花费或最少步数。可能还会附加一些约束条件,比如经过某些特定节点。 此类问题的核心在于如何高效地计算最优路径以及处理额外的限制条件[^1]。 #### 2. **核心算法** 针对此问题的主要解决方法可以分为两类: - 如果边权重均为正数且不需要考虑复杂的状态转移,则可以直接应用 Dijkstra 算法。 - 若存在负权边或其他特殊状态需求,则需采用 Bellman-Ford 或 SPFA(Shortest Path Faster Algorithm),甚至结合记忆化搜索实现更复杂的 DP 方案。 下面给出基于Dijkstra的基础版本伪代码作为参考: ```python import heapq def dijkstra(graph, start): dist = {node: float('inf') for node in graph} dist[start] = 0 pq = [(0, start)] # priority queue while pq: current_distance, u = heapq.heappop(pq) if current_distance > dist[u]: continue for v, weight in graph[u].items(): distance = current_distance + weight if distance < dist[v]: dist[v] = distance heapq.heappush(pq, (distance, v)) return dist ``` 上述代码实现了单源最短路径查找功能,在实际运用过程中可根据具体场景调整输入形式与输出结果[^4]。 #### 3. **特殊情况处理** 当遇到带有访问次数限制或者其他独特规则的情况时,单纯依靠传统最短路算法难以胜任,这时就需要引入多维数组记录不同状态下各点的距离信息,并通过队列迭代更新这些数据直至找到目标位置为止[^3]。 例如某变种要求至少两次到达目的地才算成功完成旅程,则可以在原有基础上增加维度表示当前处于第几次抵达;每次扩展新结点前先判断是否满足重复进入前提再决定是否加入待探索列表之中。 --- ### 总结 综上所述,“一个人的旅行”这类题目主要考察选手对于基础图论知识掌握程度的同时也测试其灵活应对各种变形的能力。熟练掌握几种经典模型及其改进版有助于快速定位并解决问题[^2]。
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