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从事算法竞赛和刷题这条路的人，大概率绕不开acwing这个名字。我去年到今年一整年主要的刷题时间都耗在这个平台上，现在回头看，坑踩了不少，收益也确实大。这篇文章与其说是分享，不如说是我给自己的一个阶段性复盘，把我对acwing的认知、课程安排、刷题节奏、周赛打法，以及过程中踩过的各种雷，一次性写清楚。如果你正打算入坑，或者已经刷了一阵子但总觉得效率不高，那这篇东西应该能帮你省下不少摸索的时间。

1. AcWing的核心价值拆解：课程、题库与竞赛生态

1.1 课程体系到底怎么选

先聊课程。acwing最核心的资产就是那几门课：语法基础课、算法基础课、算法提高课，还有后面的进阶课，以及针对蓝桥杯、CSP、面试的专项课程。很多人一上来就纠结报哪个，我的建议是先定位目标。

如果你是完全零基础，连数组、循环、函数都还不太利索，那就从语法基础课开始，别跳。这门课用的是C++讲的，但如果你是Python或Java起步，课堂上的思路同样适用，只是代码示例需要自己翻译。这里有个很重要的认知：acwing整个题解生态都以C++为主，如果你长期在这上面混，C++几乎是默认语言。不是说别的语言不行，而是你抄作业、看题解、跟直播的时候，C++的代码最完整，踩坑案例也最多，用其他语言有时候要自己多做一步转化。

如果目标明确是算法竞赛或者大厂笔试，那算法基础课是核心中的核心。这门课的内容覆盖了二分、高精度、前缀和与差分、离散化、贪心、DFS、BFS、动态规划、图论基础、数据结构基础，基本上国内竞赛入门以及面试中高阶算法题的地基都在这。很多人在校招前突击一两个月，其实补的就是这门课的内容。

算法提高课则是给已经有一定基础、但感觉做题遇到瓶颈的人准备的。它会深入到更复杂的状态压缩DP、树形DP、网络流、高级数据结构等。我个人的感受是：基础课能不能啃下来决定了你入不入门，提高课能不能跟下来决定了你在大中型比赛里能不能拿到名词。如果你只是应付面试，提高课可以按需选章节，不需要全刷；如果是奔着竞赛去，那就老老实实一整轮过一遍。

1.2 题库与活动：每日一题、周赛、AC币的价值

课程之外，acwing的题库和机制设计也是很多人持续留下来的原因。题库里的题目编号是延续式的，比如第1题是经典的A+B，越往后难度和综合性越高。这个编号体系最大的好处就是"刷题进度可视化"，你刷到300题、500题，翻看列表时那种积累感特别真实，比单纯在LeetCode上按标签乱刷要踏实。

每日一题是acwing门槛最低的日常训练。每天系统会出一道题，难度通常在基础课到提高课之间浮动，题解和打卡机制都在同一个闭环里。不要小看这个功能，我见过太多人"准备比赛"准备了一周也没打开过编辑器，但每天打卡一道题的人反倒能保持手感和思维活跃度。每日一题本身积累起来也相当可观，一年下来300多道题，覆盖面其实比某些系统的题单还要广。

周赛则是acwing最有竞技氛围的部分。大约每周一次，安排在工作日晚上，一个多小时时间做3道题，节奏紧凑。周赛成绩影响rating（积分），积分高的人会出现在榜单前面，且有一定的实物和虚拟奖励，比如会员、AC币、周边等。这个rating机制我重点说一下：它不像传统OJ那样只显示你做了多少题，而是引入了动态博弈，你发挥好坏直接改变排名。这个设计对那些想提升比赛能力的人来说特别合适，因为阶段性反馈极其强烈，每场比赛能立刻看到自己的水平变化。

AC币则是平台内的通用奖励货币，参加活动、比赛、打卡都可能获得。它可以用来买题解、换课程折扣，甚至兑换实体周边。我自己攒了大半年AC币，换过一门专项课程的折扣券，虽然折后价格本身也不贵，但这个机制让我对平台的粘性提高了很多。说白了，平台在给你一种即时回报感，这对长期学习非常有帮助。

2. 刷题路线设计：如何从零开始没有废操作

2.1 按课刷还是按标签刷：我的路线演进

acwing有一个很大的特点：课程讲完一个知识点，会配套对应的习题。这个顺序设计其实比很多人想象中要科学。你如果按照课程的顺序刷，每个知识块都会有“讲解->例题->作业题”的完整链路，知识点之间的联系是逐步建立起来的。但很多人一上来就喜欢干另一件事——按标签乱刷，今天二分做三道，明天图论做三道，后天又回头做字符串。你猜结果如何？我实测过，效率极低，因为知识结构是跳跃的，刚建立的思路还没有形成记忆就被你强行切换到另一套思路上了。

我的建议是前中期严格按课刷。比如学完二分，就把课程里配套的二分习题全部做完，再做几道题库里同样是二分标签的经典题。这时候你的思维是聚焦的，做的题越多，对这种算法的“手感”就越深。等到了后期，系统的刷题已经有几百道底子，你再回头按标签刷或者按比赛频率刷，就是个查漏补缺的过程，那时候跳跃一点儿反而能帮你发现薄弱点。

具体节奏上，我给个比较通用的安排：每天至少1道题保底，周末空出一整块时间集中攻一个专题。别贪多，一天做5道没消化的题，不如一天吃透1道题。acwing题解区讨论往往非常活跃，一道中等难度题会有多种解法，你看完别人的思路再回头不看代码自己写一遍，比闷头做三题都管用。

2.2 每日一题的正确用法

每日一题很多人只是当任务打卡，但实际上它的用法可以更灵活。我的操作是：看到题目后先自己思考5分钟，写出初步思路，如果能有代码就直接写完并想清楚复杂度；如果卡住了，就去看题解，但只看标题层级的信息，不看具体代码，然后自己尝试推导实现。这样训的是“在有限提示下解决问题”的能力，跟比赛环境很像。

还有一点容易被忽略：每日一题的题解经常会把题目和某个课程章节做关联。你如果发现今天的题不会做，看完题解之后，一定要回到对应课程里重新看那个知识点的讲解视频，找出卡住你的到底是什么概念。很多时候你以为自己是不会做这道题，其实是相应章节的基础概念没吃透，只是那道题没踩到你薄弱的地方，而每日一题帮你踩到了。这种“借题补课”的方式，是我觉得最能利用好每日一题的地方。

注意，不要让每日一题的难度打击到你自己。它会不定期放出一道提高课难度的题，你基础阶段做不出来太正常了。不要把打卡断掉，哪怕只是读完题解，弄懂思路，也算完成了当天的算法摄入。真正的连续性比完美主义重要得多。

2.3 周赛的投入与回报判断

周赛到底要不要参加？我的回答是：能参加就参加。即使你没系统学完课程、很多题完全写不出来，我也建议报名。因为你必须尽早体会“限时做新题”的压力感，这和平时做作业题是完全不同的状态。平时你可以想半小时，调十分钟，比赛里你必须在二十几分钟内稳准狠地拿下前两道，否则排名就会掉得很难看。

我参加过多次周赛，大概从开始跟周赛之后，我的做题速度和正确率才开始同步提升。这里分享一个心得：周赛的复盘比比赛本身更重要。赛后第一时间看三道题的题解，把没做出来的题重新独立写一遍，然后再过几天、一两周之后回头再重写这题。重复做错题，比做新题带来的提升更大。我在后面第3章会详细展开我的复盘流程。

周赛奖励上，名次靠前有AC币、会员、实物奖励。但我要提醒你：别为了奖励去打周赛，一定要为了发现自己的问题去打。因为周赛rating浮动的心理波动特别大，如果心态不稳，名次忽高忽低很容易让人产生自我怀疑。我后期基本上只关注自己的解题速度是否符合目标，不再过度关注名次，反而心态稳定了很多。

3. 完整实操：我是怎么做一次acwing复盘

3.1 复盘的前置准备：题单整理和状态记录

我每次复盘都不是临时起意，而是提前有信息整理。具体的做法是：在题库里给做过的题打标记，给没做出来的题添加“再刷”标签，然后定期把“再刷”标签下的题导出来整理成一份补刷清单。这个过程没有特别高级的工具，就是一个在线表格，按题型、难度、首次做的时间、是否再次AC来做记录。表头大概长这样：

这个表是给我自己看的，不是给别人看的，所以越诚实越好。很多人口头说“我在复盘”，但其实只是把错题看了一遍，并没有真正转化为能力增长。你要给每道题规定一个“再次独立做出来”的标准，这才是复盘完成的唯一标志。

复盘的时间安排上，我习惯每周挑一个固定时段，比如周日晚上，把本周所有WA、TLE、没思路的题统一拿出来。周赛刚结束的当天适合写代码和重新做，因为思路还热；而周日的复盘更偏宏观，做的是“分类”和“总结”。这两件事要分开，不然很容易在细节里迷失方向。

3.2 逐题复盘模板：说明题意、计算复杂度、一题多解

逐题复盘我有一套固定的模板，写在自己的笔记里。模板分为四步，我按这个顺序写：

• 题目本质：一句话说明这道题在考什么，比如“区间合并的贪心实现”“状态压缩DP的滚动数组优化”。这步不能省，它直接决定你对题目类型的判断力。
• 复杂度卡点：明确这道题的输入范围上限，确认算法必须在什么复杂度内完成。这是做题的第一步，很多人一上来就写代码，写完才发现超时，白白浪费时间。
• 解题思路还原：先不看题解，凭记忆写出自己的思考过程。如果卡住，去翻题解，但只读核心思路，然后自己补全细节，再用自己的语言写一遍完整推导。
• 多解法对比：去看题解区里除标准解法外的其他做法，思考有没有更优雅的、更贴合当前状态的做法。比如一道题用二分能做，但尺取法更优，这种思路对比非常培养题感。

写到这里，很多人会问：复盘花了这么长时间，值得吗？我的体验是绝对值得。整体算下来，如果一道题学完需要40分钟，那么复盘它通常需要1到2小时，但你收获的深度可能抵得上新做三道题。尤其是中等偏难的数据结构和DP题，你多做一遍，等于把那条思维路径又走了一遍，下次遇到同类题时，调用速度会快一大截。

3.3 周赛复盘的特殊动作：榜单分析和重写

周赛复盘和普通题目复盘有一个很大的不同：你还要分析比赛中时间分配的失败点。我一般会把比赛中每一题的“读题时间、第一次写代码时间、第一次提交时间、卡住时间”都记录下来。比如某场比赛，我第一题花了12分钟但还没AC，可这题正常情况下应该在10分钟内解决。那我复盘的重点就是：这12分钟浪费在哪了？是读题慢，还是边界情况想复杂了，还是没有第一时间联想到某个模板。

榜单分析则是看那些rating前排的选手在这一场比赛里的表现。不需要分析所有人，就看排在你前面十名左右的那几个人：他们第一题大概几分钟提交的，第二题、第三题分别用了多久。这个差距就是你的参考系。有时候一看就明白了，问题不是知识不够，而是整体节奏慢了，那就要练模拟赛的手速。

周赛重写有个小技巧：不要当天立刻重写全部错题，因为当时记忆太新鲜，容易背答案。更稳的做法是第二天再来，隔一天之后你依然能独立写出来，那才算真的吸收。如果隔一天写不出，说明这个知识点还没稳定，要回到对应课程再补基础。

4. 常见问题排查与心态避坑实录

4.1 提交报错与调试三板斧：写对拍、看边界、查溢出

刷acwing的过程中，最常见的几类提交报错无非是WA、TLE、RE。WA一般是逻辑错误，TLE是复杂度太高或死循环，RE通常是数组越界或栈溢出。报错本身并不可怕，真正让新手崩溃的是“明明本地运行正常，交到OJ上就挂”。这类问题我总结了一套排查顺序：

先看数据范围有没有超int范围。acwing上的题经常给到10^9甚至10^18的边界，你的变量类型是int还是long long，直接决定WA还是AC。我因为int溢出翻车不下十次，后来养成习惯——看到范围大于2*10^9的题，第一反应就是开long long。

再看数组开得够不够。链式前向星存图的话每条边都要开两倍以上空间；DP数组的状态维度有没有全都覆盖到；并查集的数组有没有开成题目要求的节点数加一个偏移量；AC自动机这类还要考虑节点总数的上限。数组开小了，本地小数据测不出来，OJ上一跑就RE，而且报错信息往往不明显，非常折磨人。

如果前两步没问题，那就可以上对拍。这个方法我说过很多次，但它是真的有效：写一个暴力解法，再拿一个待验证的高效解法，随机生成小规模数据，用脚本不断跑两个程序，输出不一致的地方就是bug所在。下面是一段最简单的bash对拍脚本，运行方式很简单，三个可执行文件分别是数据和两个程序，每次有差异就会输出对应的输入数据：

#!/bin/bash for i in $(seq 1 10000); do python gen.py > in.txt ./std.exe < in.txt > out_std.txt ./sol.exe < in.txt > out_sol.txt if ! diff -q out_std.txt out_sol.txt > /dev/null; then echo "WA on test $i" cat in.txt break fi done

对拍的核心思想就是把“靠感觉找错”变成“自动化找错”，它能够在一分钟内给你制造几十个测试用例，比你手动造数据要全面得多。我强烈建议每个认真刷acwing的人，都给自己配一个对拍模板，特别是遇到贪心和DP题，对拍的纠错能力极其强大。

4.2 本地能过但提交超时的典型原因

TLE是acwing新手另一个重灾区。很多人说“我本地一秒就跑出来了，怎么提交就TLE”，通常原因有三：第一是复杂度本身超了，只是你本机的数据比较小，感觉不出来；第二是使用了过慢的输入输出方式，比如频繁用cin/cout且没关同步；第三是死循环或者队列没有pop干净。

第一种情况最本质，解决办法是写代码前先算复杂度。二分O(logN)、前缀和O(N)、排序O(NlogN)、DP O(N^2)，这些复杂度要与题目范围匹配。比如N是10^5，你用O(N^2)的算法，极限数据下必挂。acwing很多题卡的就是这个设计——让你知道该用哪种数据结构和思路，而不是让你暴力跑。

第二种情况是细节问题，但坑人无数。C++选手，如果你用cin读大数组，记得加上：

ios::sync_with_stdio(false); cin.tie(0);

不加的话，大数据输入就能把一个本该AC的题拖到TLE。如果数据量再大一些，甚至建议直接用scanf/printf，或者自己写快读。

第三种情况通常多发于BFS和Dijkstra这类依赖队列的算法。队列节点要标记已经访问并避免重复入队，如果忘记标记或者标记时机不对，可能导致同一个节点反复处理，实际运行时间指数级增长。遇到TLE时，先找到你最核心的循环或队列，确认一下是不是有重复计算。

4.3 学习节奏上的三个坑

心态和节奏问题，比技术问题重要得多，我觉得值得单独列一节。第一个坑是“收藏即掌握”。acwing里容易让人产生这种幻觉，因为题解的排版很精美、评论区大佬的解法又多又巧妙，你看了觉得“我懂了”，于是不去动手写。但实际上，看懂别人的解法和你自己能写出来是两码事。我见过太多人点开题解，看完大呼妙啊，然后过了两天还是写不出来。解决的办法就一条：合上题解，自己从头写，有报错就一个个排，写不出来说明还没懂，再回去看。

第二个坑是“进度焦虑”。总有人觉得自己刷了200题还打不过周赛前排，再看别人动辄1000+题就开始心态崩。但你要知道，刷题质量远大于数量。acwing上500道有效题吃透，比2000道泛刷一遍要强得多。我的标准是：一道题要能不看题解独立AC，才算真正刷过；如果只是看过答案复制粘贴，那它仍然欠在知识账上。

第三个坑是“逃避专题”。每个人都有自己的弱项板块，比如字符串、数论、斜率优化DP，一旦遇到不会的，第一反应是跳过，去做自己擅长的题。这个行为特别危险，因为acwing提高课恰恰是越到后面越难、越需要啃硬骨头。我的建议是：每周固定安排一天专门啃最不会的那个板块，哪怕一天只吃透一道难题，也比做十道舒适区的题更有价值。短板决定你能站到哪一层，这个规律在周赛里体现得尤其明显。

最后说点大实话

复盘acwing这一年，我最大的收获其实不是某几个算法的掌握，而是一整套面对难题的方法论：从读题、算复杂度，到设计思路、写代码、调试、再到赛后复盘和对拍验证。这套流程一旦跑顺，哪怕换到别的OJ、别的语言、别的比赛，底层能力也是通用的。如果你能看到这篇文章，我真心建议你把acwing当做一个系统去学，而不是一个题库去刷。课程、每日一题、周赛、题解区，这四个部分配合起来才是一个完整闭环，缺一个都会少很多效果。最后再分享一个让我受益最多的小技巧：每次对完答案后，花十分钟把这道题涉及的核心思路讲给自己听一遍，相当于教会一个虚拟学员，这个过程比单纯看解析记得牢太多。你要是有自己的复盘习惯，也欢迎在评论区和大家分享，算法这条路，彼此照看会走得远一些。