简介面向CSP-J/S、NOIP及信息学奥林匹克竞赛的真题收录包覆盖入门组到提高组的历年试题与典型代码实现适合参赛选手备赛、教练备课与算法爱好者刷题参考。压缩包内有648个文件约245.84MB以PDF、Word试题文档以及C/C与Pascal源程序为主另有输出样例、工程配置文件和若干说明文档方便对照题目进行代码复现与结果比对。其中既包含赛题原文也保留了多语言参考实现可看到不同解法的编码细节部分目录还附带说明与配置文件有助于了解程序组织方式与运行细节节省搜集整理时间集中精力进行真题训练与算法归纳。目前已有3078人学习下载对于准备信息学竞赛的初中高阶段学生来说是一份有实用参考价值的真题合集。1. 项目缘起与整体定位1.1 为什么我会认真做一份真题收录做信息学竞赛的人不管你是打 CSP-J/S 的入门组还是冲 NOIP 提高组甚至为省选、NOI 做准备都绕不开一个最基础也最关键的动作刷真题。我入坑信息学竞赛那会儿找题目的体验特别分裂。大平台上有历年题目但分布散、题解风格不一、测试数据时好时坏群里流传的旧题压缩包倒是全可文件名乱成一锅粥也没有按知识点归类翻起来全靠缘分。真正想系统地按年份—组别—知识点—难度去刷一遍几乎没有现成的库可用。这个痛点我忍了很久后来干脆自己动手从 2019 年开始维护一份结构化的信息学竞赛真题集覆盖 CSP-J/S、NOIP、NOI Online后改名为春季测试以及部分省选题目一直用到现在。这份真题收录的核心逻辑并不复杂不是为了存文件而是为了建立一个让人能高效调用、稳定复现的训练资源库。整个项目包含三块——题面与数据的原始归档、按统一规范重排后的结构化目录、以及配套的标签系统与去重清单。换句话说它既是一份离线题库也是一套信息管理方案。1.2 这份资源库解决的核心问题整理这套真题收录我给自己定了三个目标也是三个必须解决的实际难题。第一个是找得到题目按统一目录存放能通过文件名、年份编号、竞赛组别快速定位不需要再翻十几个文件夹找某年某题。第二个是能复现只有题面不算完整的真题必须把官方评测数据、SPJSpecial Judge和 checker 一并收录这样你在本地 OJ 或在线评测环境里随时能把代码跑起来而不是刷一遍题面就没了下文。第三个是可持续信息学竞赛题目涉及版权与平台分发问题个人学习收录必须守住边界本地自用、标注出处、不公开发布题面原文同时跟踪官方渠道做增量更新。这份资源更适合三类人刚入门想建立一个清晰刷题路径的新手需要带学生做系统训练的竞赛教练以及想复盘近几年命题风格、做考点分布分析的选手。接下来我会从结构设计、数据规范、录入流程、标签体系、日常维护几个角度把整套实操方案完整写出来。2. 目录结构与分类体系的搭建2.1 按竞赛层级和年份双维度组织我做目录规划的时候花了最多时间的一步不是下载题面而是确定分类维度。首要原则很简单让用户不需要思考就能猜到文件放在哪里。整体采用竞赛—年份—赛程三层结构第一层按竞赛体系拆开这是最稳的骨架。CSP-J-S/ CSP-J/ # 入门级 2019/ 2019-初赛/ 2019-复赛-第一轮/ 2019-复赛-第二轮/ 2020/ ... CSP-S/ # 提高级 ... NOIP/ 2019-2023/ # 每年一个目录 ... NOI-Online/ 2020-2023/ ... 其他/ APIO/ WC/这套结构用下来最大的好处是层级关系与竞赛真实赛程一一对应。比如 CSP-J 2023 的复赛题目用户会本能地去找CSP-J-S/CSP-J/2023/2023-复赛-第二轮/几乎零学习成本。我早期试过只在文件名里标年份不单独建年份目录结果题目一多文件名越拉越长后期维护非常痛苦。这里有一个补充建议每年目录下单独建一个_相关公告/文件夹把当年竞赛大纲、评分说明、成绩公告等 PDF 一起丢进去将来回顾命题范围时非常有用而且不干扰题目数据目录。2.2 文件命名规范一题一码一码全查目录分类解决的是大概在哪文件名规范解决的是具体是哪道题。我最终采用的命名模板是[竞赛缩写]-[年份]-[组别]-[序号]-[题目标题]实际例子长这样CSP-S-2024-T2-迷宫守卫.cpp.md CSP-S-2024-T2-迷宫守卫.pdf CSP-S-2024-T2-迷宫守卫-sample1.in CSP-S-2024-T2-迷宫守卫-sample2.out每一道题的所有相关文件共用同一个题目编码CSP-S-2024-T2后面只靠扩展名和附加标签区分文件类型。序号统一从 T1 开始即使题面里没有明确编号也按题目在题面 PDF 中的出现顺序编号保证先后顺序稳定。这样做的好处是想找数据就搜题目编码想打开题面就搜.pdf想复习题解就搜.md在一个目录里全查得到。我自己实际使用中配合 Everything 这类本地搜索工具定位一道题的速度基本在 5 秒内完全不需要打开资源管理器层层找。2.3 一套可复制的分类维度这里也把我用下来的三级分类维度完整列出来供你直接参考。第一级是竞赛体系CSP-J、CSP-S、NOIP、省选、NOI第二级是年份如 2023、2024第三级是赛程/批次如初赛、复赛-第一轮、复赛-第二轮、补赛。如果有同一套题分 A/B 卷的情况就把卷别并入文件名的组别字段中比如NOIP-2023-A卷-T1。对于本地 OJ 需要导入的题目我会额外维护一份_OJ导入/目录里面的文件结构专门配合 OJ 的数据面格式比如每个题目单独建一个子目录包含problem.md、标准输入输出数据、SPJ 文件这样后续对接 hihocoder、域名自建 OJ、Hydro 等系统时可以直接整体导入省去二次转换。3. 题源解析与数据规范化处理3.1 多渠道题源的可靠性评估真题收集最大的坑不是找不到题而是拿到的材料不完整、不可靠。我整理过几十个来源后将题源按可靠度分了三个等级对应不同的处理策略。第一梯队是官方渠道包括中国计算机学会CCF发布的题目 PDF、官方数据缆线包部分年份、各省特派员下发的通知附件。这类源文本质量最高推荐优先抓取但要注意官方发布的文件通常只有题面不附带全部评测数据数据需要另行收集。第二梯队是 OJ 平台的赛后整理比如洛谷的题库、Codeforces Gym 里的 ICPC 区域赛题以及各校 OJ 的比赛归档区。这类源通常附带评测数据但偶尔存在题面语焉不详、输入输出格式被重新排版的情况。处理策略是以官方题面为准以 OJ 数据为辅。第三梯队是社群流传的合集包括QQ群、网盘链接、博客网盘分享。这类源能补上部分早年缺失的数据但安全性不可控文件可能有修改痕迹、缺少校验信息甚至携带木马不要问我为什么知道说多了都是泪。相关题目用之前至少用哈希校验一遍并且不能作为唯一来源必须与官方或其他 OJ 交叉验证后才能进入正式目录。3.2 文本格式统一PDF 转 Markdown 的取舍信息学竞赛题面发放格式几乎都是 PDF但 PDF 不适合全文检索、内容对比和 OCR 识别后的二次使用。我的处理是双轨制原版 PDF 完整保留加工出的 Markdown 版本另行存放绝不覆盖原文。PDF 转 Markdown 的最优流程是先用pdftotextpoppler-utils 自带提取文本层再人工快速校对题目描述部分最后手动把样例输入输出、数据范围、子任务表格改成 Markdown 代码块与表格。pdftotext -layout CSP-S-2024-T1.pdf CSP-S-2024-T1.raw.txt-layout参数可以尽量保留原排版减少格式错乱。但有个实测经验题目中数学公式转出来几乎必然乱比如 Σ、gcd、max 这类符号转换后可能变成乱码字符或直接消失。我的处理原则是公式型内容直接在 Markdown 中用$...$或\(...\)手写 LaTeX 重录一遍不要依赖自动转换最终可读性高很多。注意不是所有年份的 PDF 都有文本层早年扫描版题面 OCR 出来错漏百出这种情况下 Markdown 版尽量不做保留原始 PDF 和一份人工录入的关键信息摘要即可。做不了完美至少别做残次品。3.3 测试数据的校验与去重评测数据是整套真题收录里最不能出错的环节。早期我把一份数据源里的样例文件复制进目录结果发现样例输出里多了一个不可见空格导致本地测试全错。从那以后我养成一个习惯每收录一组数据必须过三道检查。第一道文件完整性检查。用diff对比同一组.in与.out的文件名是否一一对应有没有缺失、多余或大小写不一致的文件。第二道数据合理性检查。检查.in文件内的 n 值是否在题面给出的数据范围之内m是否为正整数读入的变量个数是否与输入格式要求匹配。这些问题是超难题数据最常见的隐患例如官方削弱版数据包含了超出范围的大 n会导致原本线性做法直接超时。第三道哈希去重。同一道题在多个 OJ 上可能存了不同版本的数据我需要用 SHA-256 校验文件哈希找出相同数据的不同命名再统一以官方原始文件名为准。sha256sum *.in *.out /tmp/hash_list.txt sort /tmp/hash_list.txt | uniq -w 64 -d一旦发现重复文件保留原始数据其他副本移入_重复文件/目录不直接删除避免误删后无法恢复。4. 标签体系与检索系统设计4.1 知识点标签让每一道题都能被按图索骥编目录只是第一步真正让题库变得好用的是标签系统。我给每道真题至少打上四个维度的标签存到单独的index.json里。知识点标签枚举题面中最核心的两三个算法或数据结构例如动态规划/区间DP、图论/最短路、数论/莫比乌斯反演。难度标签按我自己的判定标准分为**入门、***普及/提高、****省选/NOI三挡参考当年省一线分数来校准。命题年份与比赛标签如2024-CSP-S主要用于年度统计。考点关键词标签记录题面出现的高频概念例如构造、交互题、结论题、大常数优化方便按题型快速筛选。实际维护中我一开始在 Excel 里记录标签但题量过 300 后查询速度慢、容易重复录入后来改成 JSON 格式配合 VS Code 的多光标编辑和 lint 校验效率和规范性都有明显提升。下面是一份简化版结构{ id: CSP-S-2024-T2, title: 迷宫守卫, year: 2024, contest: CSP-S, knowledge_points: [动态规划, 状态压缩], difficulty: 3, keywords: [通关, 状态设计], data_path: CSP-S/2024/2024-复赛-第二轮/CSP-S-2024-T2 }4.2 检索系统的三个使用场景标签建好之后最高频的查询场景就三个。场景一最近五年考过哪些树形 DP直接在index.json里按knowledge_points过滤再把年份范围筛出来秒出列表。这对备考套路归纳尤其有用。场景二我弱给我一套从易到难的刷题路径可以先按难度排序优先刷难度较低但包含当前薄弱知识点的题目刷完标记状态再逐级拔高。场景三某道题当年的数据范围具体是什么直接按id查题面 Markdown再打开对应数据目录秒级定位。实际用下来我还额外做了一个简化的tags.csv表格方便 Excel 用户也能打开筛选——不必强推命令行能用最简单的方式解决找题诉求才是这个系统的意义。5. 真题录入与题解编写的完整流程5.1 从下载到归档的标准流水线日常收到一份新题我会按下面这套固定流程走既保证速度也保证每个环节不遗漏。第一步源文件校验。拿到题面 PDF 和数据包先记录 SHA-256 哈希值避免后续文件损坏无法追踪。然后打开 PDF 快速扫一遍确认题目数量、数据范围是否完整。第二步目录创建与命名。在对应竞赛和年份目录下创建赛程子目录按前面说的命名模板给每道题生成 ID。第三步题面转换与录入。用pdftotext提取文本人工校对并手写公式生成 Markdown 版保留原 PDF。第四步数据文件检查。核对.in/.out文件一一对应将样例文件保留在题面目下其余完整数据统一放入_data子目录。第五步标签录入。在index.json中追加新题的标签信息更新年份统计表。第六步本地验证。选一道自己能做的题实际编译运行、用样例数据测试确认数据文件没有损坏。这一步强烈建议执行辛辛苦苦收了一堆数据结果样例都跑不过那基本等于白收。5.2 题解编写规范短平快但必须可复现题解是这套题库的增值部分。我的题解编写原则是短平快但结论必须可验证。思路部分直接说切入点不要从教科书第一章展开。复杂度分析必须写出具体的时间和空间复杂度并说明在何种数据范围下仍可运行。代码部分只给核心函数和完整可提交代码不上传数十行冗长模板代码。变形引申如果有同类题目或衍生题目单独列一个小节方便串联训练。举一个实际例子CSP-S 2024 T2迷宫守卫这类状态设计型题目我的题解开头只写一段这题的突破口在每个关卡只能使用一次钥匙这个条件。常规 DFS 会反复经过同一个状态所以要把已使用钥匙集合压缩成状态的一维状态数为 (2^k \times n)其中 (k) 为钥匙种类数。加上记忆化之后总复杂度降至 (O(2^k \times n))在 (n \le 10^5, k \le 10) 时可以轻松通过。这样写省时间读者能快速 get 重点。相比之下有些平台上的长篇题解虽然华丽但核心步骤藏在后半篇真正实践时容易卡住反而没起到指引作用。5.3 样例与个人验证记录题解写完还要把自己的验证过程记录进去。比如某道题我用一发贪心代码过不了样例最后才发现漏了一种边界情况我会把错误代码和更正代码同时记在题解末尾并且写明错误原因。这对后来者帮助极大也是很多 OJ 题解里缺失的部分。我还会在每道题的目录下新建一个_solution_notes.md记录这条题目当时裁判数据的具体绑定关系、常见错误点和我的调试耗时作为个人复盘素材。事实证明半年后回头看这些记录比重新做一遍题有用得多。6. 常见问题与排查技巧实录6.1 数据包解压失败与文件损坏处理实际情况里网盘下载的压缩包有概率在传输中损坏解压时报CRC 错误或unexpected end of file。处理办法是不要硬解压先查源文件的校验值确认与分享者的公布值一致如果不一致必须换源重下。不要试图用修复工具强行修复修复出来的文件往往少几个字节数据文件差一个字节就可能导致样例超时或答案错误。6.2 两道题目重名怎么办重名是信息学竞赛真题里的著名坑点比如数字游戏在 CSP-J 和 NOIP 里都出现过题目内容完全不同。处理方案是我的命名模板强制加入竞赛缩写和年份目录层次也区分了竞赛体系所以重名不会冲突。搜索时只要带上完整 ID就能精确锁定目标。6.3 某年评测数据缺失怎么办这种情况最头疼早年省选、NOIP 的部分年份数据在官方渠道已经完全丢失。我的做法是三管齐下先找当地教练或学校机房是否还有归档再搜 OJ 平台的比赛重现区有时数据已经内置最后查论文或题解中的输入样例从零重建一份最小验证数据。这个方案不能保证和官方评测相等但至少能让题目可运行、可自测同时我会在README中标注data_source: non-official避免误导使用者。6.4 版权问题的边界处理信息学竞赛题目版权归属复杂个人学习使用和公开传播是两条线。我的处理原则是本地自用完全可以公开分发必须谨慎。目录和标签系统可以开源题面原文和评测数据不直接公开发布只提供一道题的简介、知识点标签和题解思路说明。如果你在博客或 GitHub 上维护类似项目建议明确写清个人学习收录版权归原主办方所有如有冒犯联系删除并不要附原始 PDF 的直链。7. 常用工具与自动化配置7.1 提取、校验、转换三件套整个收录流程中我用的工具都是跨平台、免费且稳定的。pdftotext负责题面提取sha256sum负责文件校验jq负责 JSON 标签文件的增删查改。如果是在 Windows 上操作注意安装 Git for Windows 自带这些命令或者用 WSL 环境。这里有一个小技巧批量做哈希校验的时候建议把结果输出到文本文件而不是直接滚动终端方便差量对比。7.2 与本地 OJ 的集成如果你有自己搭建 OJ 或刷题平台这套目录结构可以无缝对接。我的做法是在_OJ导入/下按题号生成子目录再把题面 Markdown、测试数据、SPJ 程序分别放入对应位置并使用 OJ 支持的题目导入脚本一次性导入。相比手动逐题上传效率提升非常明显。以 Hydro 为例导入一篇题目的目录结构类似_OJ导入/CSP-S-2024-T2/ problem.md data/ sample1.in sample1.out test1.in test1.out spj.cpp直接把problem.md拖进 OJ 管理后台通常就能自动识别标题、题面和数据剩下的工作就是调格式。7.3 定期自动更新与舆情追踪信息学竞赛动态频繁官方公告、题目发布、分数线公布的时间点需要持续跟踪。我的做法是订阅官方通知页面的 RSS 或开启网页变动监控同时关注几个主流 OJ 的赛题更新动态。捕获到新题发布后第一时间按标准流程入库。实际上及时比完美重要得多晚收集一个月官方数据包可能就下架了。8. 实操中的经验与尚可扩展的方向整套真题收录从 2019 年搭建到现在我最大的体会是好的题库不是存出来的是不断维护出来的。分类规范、标签体系、题解质量每一项都要持续迭代。单次花一晚上把所有历史题归完档并不难难的是每场比赛结束后几小时内就更新完对应题目、数据和题解再沉淀成结构化的资源库。实际操作中我发现最实用的一个技巧建立年度checklist模板。每一年比赛前先把当年的官方大纲下载、目录结构建好、标签模板复制好比赛当天只负责收集和校验赛后两周内完成题解和复盘。这样整个流程被拆成三段每一段都有明确动作不会到赛季中后期手忙脚乱。接下来这个系统还有几个值得扩展的方向把难度标签进一步细分加入区分选手、省一线和省选难度的参照为每道题补上历史难度与得分率数据做知识图谱式的考点关联以及把题解和代码自动同步到网站或博客便于分享和回溯。不管往哪个方向走底层的目录规范和数据管理原则都不会变这是整套系统的地基。最后再分享一个个人习惯任何收录的新题第一周一定要亲手做一遍。哪怕只写个暴力分也能逼自己读懂题面和数据。只听别人讲解和真正过数据完全是两种体验。这份题库的意义不在于存了多少题而在于每次看到它都能提醒自己去动手做、去总结、去沉淀。本文还有配套的精品资源点击获取
