武奕桐

一、我的备赛起点

我是在大一寒假开始正式准备算法竞赛的。

当时参加蓝桥杯的主要目的，并不是单纯为了拿奖，而是希望通过算法竞赛给自己打下一个比较扎实的算法基础，为之后学习计算机相关内容做准备。

刚开始的时候，我的基础其实非常差。社团周赛基本不会做，只会二分和冒泡排序，DFS、BFS、动态规划、图论这些内容基本都没有接触过。

后来备赛过程中陆续学习了 DFS、BFS、动态规划、贪心、前缀和、二分、最短路等比较常见的算法和题型。

最终蓝桥杯 C++ B 组省赛拿到了一等奖。

二、我是怎么学习算法的

因为一开始几乎没有算法基础，所以我的学习很依赖 AI。

我的使用方式一般不是直接把一道题扔给 AI 让它给答案。

如果我看到一道题，已经能够判断它考察的是某个算法，但自己不会做，我通常会告诉 AI：

“我知道这道题应该使用某某算法，但是我不知道应该怎么解决。”

然后让 AI 给我讲这个算法在这道题中的思路。

如果遇到的是一个完全没有学过的知识点，我会先让 AI 系统地讲这个算法本身，再去做相关题目。

之后主要在洛谷上刷题。

我觉得 AI 对我最大的帮助，是降低了学习算法的门槛。

对于一个完全没有基础的人来说，有时候直接看算法书、博客或者题解，很容易出现连题解都看不懂的情况。AI 可以根据自己的水平不断换一种方式解释，直到能够理解为止。

除此之外，我认为自己 Debug 也非常重要。

真正自己写代码以后，会遇到很多边界错误、状态设计错误或者实现错误。自己慢慢定位这些问题，对理解算法的帮助有时候甚至比单纯再刷一道题更大。

三、我踩过最大的坑：把“熟悉”当成“掌握”

我备赛期间经常遇到一种情况：

一道题已经 AC 了，但是自己仍然觉得没有真正掌握。

所以我以前很喜欢二刷、三刷同一道题。

重复刷题确实有一定作用，但后来我发现这里有一个问题：

当一道题已经做过几次以后，再次做出来，有时候并不是因为真正掌握了这个算法，而只是因为已经记住了这道题的思路。

这很容易产生一种错觉：

“我会做这道题，所以我已经掌握这个算法。”

实际上，“见过”“熟悉”“能够独立使用”是完全不同的三个阶段。

我后来在比赛中遇到的问题，很大程度上就是知识停留在了“熟悉”这个阶段，还没有达到能够在陌生题目中灵活运用的程度。

所以如果让我重新准备一次，我不会再单纯追求刷题数量。

比起盲目刷很多题，我现在更看重：

看到一道第一次遇到的题以后，能不能自己判断应该使用什么方法，能不能独立把思路推出来。

四、省赛一等奖之后，我反而松懈了

省赛拿到一等奖的时候，我最大的感觉还是“之前的努力有了回报”。

但是省赛之前的备赛过程比较狠，也比较累。

省赛结束以后，我一下失去了继续高强度备赛的动力，之后很长一段时间基本没有继续认真准备。

一直到距离国赛只剩三十多天的时候，我才重新按照省赛之前的方式开始准备。

现在回头看，这个断档其实对国赛影响很大。

算法这种东西，尤其是比赛状态，并不是学会以后就可以长期不碰。

长期停止训练以后，很多知识可能仍然觉得“自己见过”，但是实际做题的时候已经很难调用出来了。

五、比赛让我意识到“会过题”和“比赛能力”是两回事

省赛当天我自己的发挥其实并不好。

整个比赛过程都有点迷迷糊糊，其中有一道图论题卡了接近两个小时，最终也没有做出来。

到了国赛以后，情况更加明显。

很多题基本看不懂，也不知道应该从什么地方入手，最后比赛结果并不理想。

后来参加 CCPC 省赛时，我又遇到了一个更加明显的问题。

有一道 BFS 题，我以前做过非常类似的题目，但是比赛现场仍然卡了两个小时没有做出来。

赛后看到答案的时候，我并没有觉得答案有什么特别巧妙的地方。

我的感觉反而非常平静：

这就是对自己知识掌握不牢的一次惩罚。

因为我以前只是“做过类似题”，并不意味着我已经真正掌握了这种类型。

这几次比赛以后，我才越来越明显地意识到：

看懂一个算法、做过一道题、能够独立 AC 一道题，以及能够在比赛现场灵活运用，是完全不同的能力。

六、AI 学算法最大的帮助和最大的风险

我依然认为 AI 非常适合辅助学习算法。

尤其对于刚开始学习的人来说，它可以帮你跨过“完全看不懂”的阶段。

但 AI 也有一个非常明显的副作用：

很容易让人产生“我看懂了，所以我会了”的错觉。

AI 把一道题讲清楚以后，我们往往会感觉：

“原来这么简单。”

但真正把题目关掉，过几天再拿一道人名、背景、条件完全不同的新题，可能还是不知道怎么做。

所以如果现在重新使用 AI 备赛，我会改变使用方式。

我会尽量：

• 少让 AI 直接给完整答案；
• 更多让 AI 提供思路和提示；
• 先自己独立思考第一次见到的题；
• 自己有思路以后，再让 AI 帮我检查思路中的漏洞；
• 对不熟悉的算法，让 AI 重点讲算法本身，而不是只讲某一道题。

我希望 AI 更像一个老师或者教练，而不是一个答案生成器。

七、如果重新备赛，我会改变什么

如果让我重新准备一次蓝桥杯，我觉得最大的变化不会是“再学更多算法”，而是改变训练方式。

第一，我会增加模拟比赛。

以前学习过程中，更多是在“我知道自己现在正在练 BFS”“我知道这一章是在练 DP”的环境里刷题。

但是比赛不会告诉你这是一道 BFS 题还是 DP 题。

所以需要通过限时模拟，训练自己从一堆陌生题目中判断题型、安排时间、决定什么时候应该放弃一道题。

第二，我会减少对答案的依赖。

一道题第一次出现时，我会给自己更多独立思考的时间。

哪怕最后没有做出来，这段独立思考本身也非常重要。

第三，我不会再单纯追求刷题数量。

真正重要的不是“我刷过多少题”，而是：

下一次出现一道我从来没见过的题，我能不能把以前学过的东西调出来。

八、最后的一点感受

如果现在有人和我大一寒假时一样，社团周赛基本不会做，算法基础几乎为零，问我：

“现在开始准备蓝桥杯还来得及吗？”

我的回答还是：

坚持就一定有。

我从只会二分和冒泡排序，到最后拿到蓝桥杯 C++ B 组省赛一等奖，这件事情至少证明，起点并不是最重要的。

但如果让我补充一句，我现在会说：

坚持并不只是每天机械地刷题。

真正重要的是在学习过程中不断判断：

我现在到底是真的掌握了，还是仅仅因为见过，所以觉得自己会了。

这可能也是我整个竞赛经历中得到的最大教训。