CP Problems - 算法竞赛题目管理系统

基于 testlib 库的标准化算法竞赛题目管理系统，提供自动化的题目创建、测试数据生成和验证流程。

✨ 特性

🤖 AI 辅助创建：支持使用 Claude Code 等 AI 工具自动创建题目
🔄 自动化流水线：一键编译、生成、验证和测试数据
📝 标准化格式：基于 testlib 的规范化题目结构
✅ 数据验证：自动验证输入格式和输出正确性
🎯 完整模板：包含示例题目，可直接复制使用

📦 项目结构

CP_problems/
├── README.md                   # 本文档（用户指南）
├── CLAUDE.md                   # AI Agent 指南（供 Claude Code 使用）
├── testlib.h                   # Testlib 库头文件
├── scripts/
│   └── pipeline.sh             # 自动化流水线脚本
└── problems/
    ├── example-sum/            # 示例题目
    └── problem-name/           # 你的题目
        ├── statement.md        # 题面描述
        ├── std.cpp             # C++ 标准程序（必需）
        ├── std.py              # Python 标准程序（可选）
        ├── generator.cpp       # 测试数据生成器
        ├── validator.cpp       # 输入验证器
        ├── checker.cpp         # 输出检查器（多解题需要）
        ├── generate.sh         # 数据生成脚本
        └── data/               # 测试数据目录
            ├── sample_1.in     # 样例输入 1
            ├── sample_1.out    # 样例输出 1
            ├── sample_2.in     # 样例输入 2
            ├── sample_2.out    # 样例输出 2
            └── ...             # 其他测试数据

🚀 快速开始

方式 1：使用 Claude Code 创建题目（推荐）

如果你有 Claude Code 或其他 AI code agent：

打开 Claude Code，导航到项目根目录

告诉 AI 你想创建的题目，例如：

请帮我创建一道关于二分查找的算法题目，
背景是奶龙和小七的故事

AI 会自动完成：
- 创建问题目录结构
- 编写题面描述 (statement.md)
- 实现标准解答 (std.cpp)
- 编写数据生成器 (generator.cpp)
- 编写验证器 (validator.cpp)
- 生成测试数据脚本 (generate.sh)
- 运行 pipeline 生成所有测试数据

检查结果：

ls problems/your-problem-name/data/
# 应该看到生成的 .in 和 .out 文件

注意：AI 会自动参考 CLAUDE.md 文档来正确创建题目，无需手动干预。

方式 2：手动创建题目

如果你想手动创建题目：

步骤 1：创建目录结构

mkdir -p problems/my-problem/data
cd problems/my-problem

步骤 2：创建必需文件

至少需要以下文件：

statement.md - 题面描述（参考 problems/example-sum/statement.md）
std.cpp - C++ 标准程序
generate.sh - 数据生成脚本

可选文件：

generator.cpp - 自动化数据生成器（推荐）
validator.cpp - 输入验证器（推荐）
checker.cpp - 输出检查器（多解题需要）
std.py - Python 标准程序

步骤 3：运行自动化流水线

# 方式 A：从项目根目录运行
./scripts/pipeline.sh problems/my-problem

# 方式 B：从题目目录运行
cd problems/my-problem
../../scripts/pipeline.sh

流水线会自动：

编译所有 C++ 组件
运行 generate.sh 生成 .in 文件
使用 validator 验证所有输入文件
运行 std 程序生成 .out 文件
使用 checker 验证输出（如果存在）

📝 文件说明

1. 题面描述 (statement.md)

题面使用 Markdown 格式，必须包含以下部分：

题目描述
输入格式（包含数据范围）
输出格式
样例输入/输出（最多 2 个样例）
提示（仅包含样例解释）

格式要求：

数学表达式使用 LaTeX： $10^9$ 、 $O(n \log n)$
中文排版：数字/表达式和汉字之间加空格
样例数量：最多 2 个
样例解释：放在"提示"部分，不要放在样例后面
数据范围：放在"输入格式"部分的末尾，不要放在"提示"部分

2. 标准程序 (std.cpp)

标准解答程序，必须：

正确处理所有测试数据
时间复杂度合理（通常 < 1 秒）
使用标准竞赛编程风格

3. 数据生成器 (generator.cpp)

使用 testlib 库生成随机或特定测试数据：

#include "testlib.h"
#include <iostream>
using namespace std;

int main(int argc, char* argv[]) {
    registerGen(argc, argv, 1);

    int n = atoi(argv[1]);
    cout << n << endl;

    for (int i = 0; i < n; i++) {
        cout << rnd.next(1, 1000000) << " ";
    }
    cout << endl;

    return 0;
}

4. 输入验证器 (validator.cpp)

验证输入数据格式和范围：

#include "testlib.h"
using namespace std;

int main(int argc, char* argv[]) {
    registerValidation(argc, argv);

    int n = inf.readInt(1, 100000, "n");
    inf.readEoln();

    for (int i = 0; i < n; i++) {
        inf.readInt(1, 1000000, "a[i]");
        if (i < n - 1) inf.readSpace();
    }
    inf.readEoln();
    inf.readEof();

    return 0;
}

重要：验证器只检查格式和基本范围，不检查业务逻辑。

5. 数据生成脚本 (generate.sh)

自动生成所有测试数据：

#!/bin/bash

# 样例数据（手动创建）
cat > data/sample_1.in << EOF
5
1 2 3 4 5
EOF

cat > data/sample_2.in << EOF
3
10 20 30
EOF

# 测试数据（使用生成器）
./generator 10 1 > data/small_1.in
./generator 1000 2 > data/medium_1.in
./generator 100000 3 > data/large_1.in

🔧 手动操作指南

编译程序

# 编译标准程序（使用调试标志）
g++ -std=c++17 -O2 -Wall -Wextra -D_GLIBCXX_DEBUG std.cpp -o std

# 编译 testlib 组件（不使用调试标志，编译更快）
g++ -std=c++17 -O2 -Wall -Wextra generator.cpp -o generator
g++ -std=c++17 -O2 -Wall -Wextra validator.cpp -o validator
g++ -std=c++17 -O2 -Wall -Wextra checker.cpp -o checker

生成测试数据

# 使用生成器创建输入文件
./generator 100 > data/test_1.in

# 验证输入文件
./validator < data/test_1.in

# 生成输出文件（NEVER手动创建！）
./std < data/test_1.in > data/test_1.out

# 使用检查器验证答案（可选）
./checker data/test_1.in data/test_1.out data/test_1.out

测试程序

# 测试标准程序
./std < data/sample_1.in

# 使用 Python 标准程序
python3 std.py < data/sample_1.in

📋 测试数据命名规范

必须遵守的规则

样例数据：必须使用 sample_ 前缀
- sample_1.in, sample_1.out
- sample_2.in, sample_2.out
测试数据：使用描述性名称，不使用 sample_ 前缀
- 小数据：small_1.in, small_2.in
- 中等数据：medium_1.in, medium_2.in
- 大数据：large_1.in, large_2.in, large_max.in
- 边界数据：edge_min.in, edge_max.in, edge_all_same.in
- 随机数据：random_1.in, random_2.in
输出文件：与输入文件同名，扩展名为 .out
- small_1.in → small_1.out
输出文件生成：所有 .out 文件必须通过标准程序生成，禁止手动创建
测试点数量：非样例测试点数量必须能整除 100
- 这样每个测试点的分值为整数（如 20 个测试点 = 每个 5 分）
- 推荐：20 个（每个 5 分）、25 个（每个 4 分）、10 个（每个 10 分）
- 样例（sample_1, sample_2）不计入分数

🛠️ 环境配置

安装 testlib.h

testlib.h 应该已经在项目根目录中。如果缺失：

wget https://raw.githubusercontent.com/MikeMirzayanov/testlib/master/testlib.h

系统要求

编译器：g++ 支持 C++17（推荐 g++ 7.0+）
操作系统：Linux / macOS / WSL
Python（可选）：Python 3.6+ （如果使用 Python 标准程序）

🤖 使用 AI Agent 的优势

使用 Claude Code 或其他 AI code agent 创建题目有以下优势：

自动化流程：AI 会自动完成所有步骤，无需手动操作
规范化代码：AI 会参考 CLAUDE.md 确保代码符合规范
完整测试：AI 会生成多种测试数据（小、中、大、边界、随机）
错误修复：AI 会自动检测和修复编译/验证错误
背景故事：可以要求 AI 创建有趣的题目背景

示例对话：

用户：请创建一道关于动态规划的题目，背景是奶龙收集宝石

AI：我来帮你创建一道动态规划题目...
    [自动创建所有文件]
    [运行 pipeline]
    题目已创建完成！位于 problems/nailong-gems/

📚 常见问题

Q: 如何处理多组测试数据？

每组测试数据应该是独立的 .in 和 .out 文件对。pipeline 会自动处理所有文件。

Q: validator 是必需的吗？

不是必需的，但强烈推荐。它可以帮助发现数据生成器的 bug，确保数据合法性。

Q: checker 和 validator 有什么区别？

validator：验证输入数据是否合法（格式、范围）
checker：验证选手的输出答案是否正确（用于多解题）

Q: 为什么样例数量限制在 2 个以内？

控制篇幅：过多样例会让题面冗长
突出重点：1-2 个代表性样例足以说明格式
避免暗示：过多样例可能无意中透露解题思路
行业标准：大多数竞赛平台都采用类似限制

Q: 为什么不能手动创建 .out 文件？

手动创建容易出错。所有输出文件必须通过标准程序生成，确保正确性和一致性。

Q: 如何创建交互题？

交互题需要特殊的 interactor.cpp，这是 testlib 的高级用法。请参考 testlib 官方文档。

Q: pipeline 脚本失败了怎么办？

检查编译错误（C++ 语法、testlib.h 路径）
检查验证错误（validator 是否太严格）
检查运行时错误（std.cpp 逻辑是否正确）
查看错误信息，通常会指出具体问题

🎯 最佳实践

题目创建建议

从示例开始：复制 problems/example-sum 作为模板
先写样例：确保样例清晰展示输入输出格式
测试标准程序：在生成测试数据前确保 std.cpp 正确
覆盖所有情况：生成小、中、大、边界和随机测试数据
验证输出：检查生成的 .out 文件是否正确

数据生成建议

测试数据应该覆盖：

最小值：n=1, values=1
最大值：n=10^5, values=10^9
边界情况：全部相同、全部不同、已排序、逆序
随机情况：各种规模和分布

题面编写建议

背景有趣：使用生动的故事背景（如奶龙和小七）
描述清晰：避免歧义，明确说明输入输出格式
数学规范：所有数学表达式使用 LaTeX 格式
样例代表性：选择能体现题意的典型样例
不要剧透：提示部分不要透露算法和解法

🔗 相关资源

📞 获取帮助

遇到问题时：

查看本文档的常见问题部分
参考 CLAUDE.md 了解详细的技术细节
检查 problems/example-sum/ 示例题目
查看 testlib 官方文档

🎉 开始创建你的第一道题目

推荐方式：使用 Claude Code

打开 Claude Code，告诉它：
"请帮我创建一道关于[算法主题]的题目，背景是[故事背景]"

手动方式：

mkdir -p problems/my-first-problem/data
cd problems/my-first-problem
# 编写 statement.md, std.cpp, generate.sh
chmod +x generate.sh
../../scripts/pipeline.sh

从模板开始：

cp -r problems/example-sum problems/my-problem
cd problems/my-problem
# 修改文件内容
../../scripts/pipeline.sh

维护者：sha7dow 最后更新：2025-11-25 版本：1.0.0

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 4 Commits
problems		problems
scripts		scripts
.gitignore		.gitignore
CLAUDE.md		CLAUDE.md
README.md		README.md
testlib.h		testlib.h

Folders and files

Latest commit

History

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