SDUOJ项目综述

最新推荐文章于 2021-12-23 12:18:52 发布
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分类专栏： SDUOJ 文章标签： java
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版权
本文介绍了sduoj，山东大学的编程教育平台，由sdu-pta团队开发，支持OJ功能，包括用户管理、题目创建、在线做题分析。项目采用Vue前端、SpringBoot后端和sandbox判题技术，详细列出了技术栈和运行环境。

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

2021SC@SDUSC

介绍

sduoj，山东大学编程能力提升平台，由山大sdu-pta开发团队自研，以OJ（online judge）为核心，是一个师生学习和在线评测的程序平台。项目前端采用vue，后端采用springboot，判题采用sandbox。

主要功能

  • 注册登录 绑定学号 批量导入等
  • 用户管理 班级管理等
  • 题目创建维护 题目集创建管理 分享复用等
  • 学生做题 题目记录分析等

分工

前端

后端

判题

项目运行环境

前端

1.Ubuntu server 20+

2.Node.js 14 LTS 及 npm 7.20+

3.Nginx 1.20+

后端

1.Ubuntu server 20+

2.Java 8

3.MySQL 8.0+

4.Nginx 1.20+

5.tomcat 9

6.rabbitMQ 3.7+

本人工作

后端题目模块的开发 更新 维护

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学生程序设计能力提升平台源码分析（一）项目综述
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sduoj3470
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2021SC@SDUSC 文章目录架构设计界面设计导航栏设计数据管理（VueX实战） 架构设计 SDUOJ 效仿 PTA，通过题目集的方式为用户提供答题功能。教师可随时发布一份题目集，并修改题目集的基础信息，如名称、简介、开放状态等。学生也可进入向自己开放的题目集中选择题目编写代码作答，并可实时查看解题结果。 整个题目集页面分为以下几个模块： 题目集详情页面：作为题目集的首页面模块，在这里呈现了整个题目集的基本信息。教师可在该页面对自己的发布题目集进行信息更新。 题目列表：这个模块将题目集中的所有题目都展
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2021SC@SDUSC 在sduoj项目中，我们有四种角色：管理员、教师、学生、普通用户。如果仅仅是通过调用的接口路径的不同来区分这些角色的话，容易引发一些危险的行为。比如，当一个普通用户知道了该项目的管理员接口，那他的行为就有可能造成系统的混乱。因此，我们需要给项目加一点防御，对接口进行访问控制。
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【sduoj】用 validator 进行接口校验
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2021SC@SDUSC 在 sduoj 项目中，服务端需要接收来自前端的请求，根据不同的请求来进行不同的业务处理。如果没有一个规范化的约束的话，服务端就有可能接收到不合理的请求。为了避免参数的错误导致业务逻辑的混乱，我们需要一种接口校验机制，来退回这些不合理的请求。
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2021SC@SDUSC 文章目录序言传统认证方式session认证基于Token的鉴权机制JWTJWT是什么JWT的构成头部（header）载荷（payload）标准中注册的声明公共的声明私有的声明签证（signature） 序言 由于HTTP协定是不储存状态的，当我们刚刚透过帐号密码验证一个使用者时，下一个request请求就把刚刚的资料忘了。所以我们的程序就不知道谁是谁，就要再验证一次。所以为了保证系统安全易用，我们就需要验证用户否处于登录状态。 在大多数前后端分离的项目中，JWT是常见的一个认证标准
【sduoj】深入理解缓冲区
weixin_45922876的博客
10-04 305
2021SC@SDUSC 在一个oj系统中，最核心的内容是判题部分。无论是现实中的用户，还是一台判题机，要检测用户写出的代码是否是正确，只需要编译运行代码所在的源文件，然后比较程序输出结果与标准答案是否相同。 在不同的题目中，程序读取的值的数量不同，在某些比较复杂的题目中，程序读取的值可能多得难以想象。这时，我们需要一个存储这些数据的结构，这里选用的是缓冲区。
sduoj时间复杂度
最新发布
04-02
### 山东大学在线判题系统(SDUOJ) 中时间复杂度相关题目分析 在山东大学的课程作业和实验中，时间复杂度是一个非常重要的概念。它用于衡量算法运行效率，特别是在处理大规模数据时的表现。以下是关于 SDUOJ 上与时间复杂度相关的题目及其计算方法的具体分析。 #### 查找、插入、删除操作的时间复杂度 对于某些特定的数据结构（如平衡二叉树或红黑树），查找、插入和删除操作通常具有 \( \log(n) \) 的时间复杂度[^1]。这是因为这些数据结构通过保持节点之间的某种顺序关系来减少不必要的比较次数。例如，在一棵高度为 \( h \) 的完全二叉树中，最多只需要进行 \( h = \log_2(n) \) 次比较即可找到目标节点。 #### 字典序输出的时间复杂度 当需要按字典序输出一组元素时，可以利用迭代器遍历整个集合并依次打印每个元素。如果该集合已经经过排序，则此过程仅需线性扫描一次所有项，因此其总耗时为 \( O(n) \)。 #### 输入/输出格式说明 一些涉及时间复杂度练习的问题会指定输入形式如下： - **输入**: 第一行给出正整数 N 表示接下来会有多少组测试样例；随后提供若干个数值作为具体参数。 - **输出**: 根据给定条件得出相应结果，并遵循一定规则排列显示出来[^2]。 下面展示了一个简单的 Python 实现例子用来解决上述提到类型的挑战： ```python import sys def main(): data = list(map(int, sys.stdin.read().split())) n = data[0] coins = data[1:] # 假设这里执行某个基于时间复杂度优化过的逻辑... result = sorted(coins[:]) # 示例操作 - 排序 print(' '.join(map(str,result))) if __name__ == "__main__": main() ``` 以上脚本读取标准输入流中的全部内容并将它们转换成整型列表 `coins` 。接着调用了内置函数 `sorted()` 对数组进行了升序整理——这一步骤背后实际上依赖于快速排序或者归并排序之类高效实现方式之一，从而保证整体性能达到预期水平即接近甚至等于理论上的最佳情况下的平均表现\( O(n\log{}n)\). --- ###
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