30秒定位竞赛知识点：OI Wiki高效搜索指南
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/oi/OI-wiki 你是否曾在OI Wiki中翻阅数十页仍找不到关键算法？是否因目录层级复杂而错过核心知识点？本文将系统介绍三大搜索技巧，帮助你在海量竞赛资料中精准定位所需内容，从"盲目浏览"升级为"靶向检索"。
一、基础搜索：目录结构速查法
OI Wiki采用模块化目录设计，掌握层级关系可大幅提升浏览效率。主目录分为12个核心模块，覆盖从基础到进阶的全部竞赛内容：
docs/
├── basic/ # 基础算法（排序、二分等）
├── ds/ # 数据结构（线段树、平衡树等）
├── graph/ # 图论（最短路、网络流等）
├── dp/ # 动态规划（背包、状态压缩等）
├── math/ # 数学（数论、组合数学等）
└── contest/ # 竞赛指南（IO技巧、常见错误等）
实操案例：查找"线段树"相关内容时，可直接导航至docs/ds/seg.md。该文件不仅包含基础实现，还链接了seg-beats.md（吉司机线段树）、seg-in-seg.md（线段树套线段树）等进阶变种，通过页面内"参见"链接可实现知识点串联。
二、高级检索：文件命名规律与URL直达
OI Wiki的文件命名遵循严格规范，掌握命名规律可直接构造URL访问目标页面：
| 知识点类型 | 命名格式示例 | 对应文件路径 |
|---|---|---|
| 算法/数据结构 | 全英文小写+连字符 | docs/graph/hld.md（树链剖分） |
| 专题内容 | 中文主题+英文后缀 | docs/topic/rmq.md（区间最值问题） |
| 竞赛技巧 | 功能描述+md后缀 | docs/contest/io.md（输入输出优化） |
URL构造技巧：已知知识点英文名称时，可直接拼接路径访问。例如查找"KMP算法"，通过docs/string/kmp.md即可直达，省去多层目录点击。
三、交叉索引：利用"参见"系统构建知识网络
优质竞赛资料的核心在于知识点间的关联性。OI Wiki在关键概念处设置了大量"参见"链接，形成知识图谱：
- 在
docs/ds/sparse-table.md（稀疏表）中，通过"参见ST表与线段树对比"链接可跳转至docs/topic/rmq.md docs/math/number-theory/prime.md（素数）页面底部"相关算法"板块包含筛法、Miller-Rabin等8个扩展链接
推荐路径：学习新算法时，优先阅读basic/目录下的入门篇，再通过文末"进阶内容"链接深入专项章节，例如：
docs/basic/sort-intro.md → docs/basic/merge-sort.md → docs/ds/divide-combine.md（分治数据结构）
四、效率工具：本地文档与搜索插件
对于高频查阅场景，推荐两种增强方案：
-
本地部署：通过Docker快速搭建本地Wiki，支持全文搜索功能
部署方法见docs/intro/docker-deploy.md，需提前安装Docker环境 -
浏览器插件：使用"OI Wiki Search Helper"（第三方插件），可在地址栏直接输入关键词检索，支持模糊匹配和结果预览
五、常见问题与解决方案
| 搜索痛点 | 解决方法 | 示例路径 |
|---|---|---|
| 同名概念混淆 | 限定模块前缀 | "树状数组" → ds/fenwick.md |
| 知识点太新未收录 | 查阅docs/contest/resources.md | 最新算法论文链接 |
| 找不到代码示例 | 访问对应code/子目录 | docs/graph/code/mst.cpp |
总结与实践建议
- 新手入门：从
docs/intro/roadmap.md开始，按推荐路径系统学习 - 赛前突击：重点掌握
contest/common-tricks.md（竞赛技巧）和contest/io.md（输入输出模板） - 知识巩固：利用
examples/目录下的例题进行实战练习，如docs/dp/examples/knapsack/
通过以上方法，多数知识点可在30秒内定位。建议将常用路径添加浏览器书签，形成个人化的知识检索体系。OI Wiki作为开源项目，欢迎通过docs/intro/format.md中的规范贡献内容，共同完善这份竞赛知识库。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
