資訊學之於其他競賽學科的不同，就在於需要通過寫程式來表達自己的思維和想法。如何盡可能又快又好地除錯程式，成了我們必須要思考的問題。相信很多同學都有過這樣的經歷：思考乙個演算法只花了半個小時，但是把這個演算法寫對卻花了一天。。思考與實現的時間往往不成正比。
關於除錯有乙個大前提，就是思考的方向一定得嚴謹正確，因為思考決定實現，如果思考的時候有漏洞，那麼實現的程式肯定也不強健。在想出演算法之後不要急著實現，一定要認真反覆地論證：我的演算法每一步的定義是否嚴謹，是不是**還有漏洞，我的演算法所得到的東西是否就是題目需要求解的。確認了自己的想法後再開始實現。
假設我們現在寫完了乙個程式：
第一步：靜態查錯(俗稱裸眼觀察^_^)，即不測試資料，而是通過反覆地看**來檢查。靜態查錯首先要檢查是否有變數名打錯，語法是否正確，你打的**和你的想法是否相符。然後要分析**的邏輯性是否嚴謹正確，是否能在所有情況下都能正確執行。最後還要驗證是否在所有邊界情況都能得到正確的解，包括陣列是否開夠，會不會有n=0的情況等等。靜態查錯是最有效的查錯方法，為什麼有的大牛能夠一遍寫對很複雜的**，因為他們靜態查錯的能力非常之強，並且在敲程式的過程中就已經在靜態查錯了。在實踐中，我建議大家盡量讓自己的程式模組化（即乙個函式做一件事情），然後檢查的時候邊看邊打上注釋，這樣能讓自己更清醒地判斷，也方便以後能輕鬆閱讀自己的程式。
第二步：動態查錯，用資料來驗證**的正確性。人眼往往不可靠，我們需要用更安全的資料來判定。一般而言在普通的oi競賽中，時間是比較充裕的，我們有時間來對拍。對拍需要三個程式，乙個是你需要提交的標準程式(std)，乙個是能夠通過部分資料的暴力程式（plain），乙個是用來生成資料的程式(mk_data)。
對拍的優勢在於能夠近似模擬出出題人的資料來檢驗你的程式，一般在考場上通過了對拍的程式很難寫掛。當然有的時候隨機資料不一定能夠滿足我們的需求，這時候需要我們從出題人的角度出發，去構造一些最壞情況下的資料，來檢驗我們程式的強健性。
第三步：提交之前，檢查檔名，再次編譯程式，執行一遍樣例，以防手抽。
靜態差錯大大降低了程式出錯的概率，減少了動態除錯的時間，動態查錯給程式上了雙保險，最後的檢查防止了意外情況的出現。這樣的程式的正確性能夠大大提高。
在除錯中，最關鍵的一點，是站在邏輯的高度去思考程式，而不是從某個資料的角度去檢視變數，這樣才能避免陷於除錯的泥潭不能自拔。
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對資訊學競賽中除錯方法的建議
自 資訊學之於其他競賽學科的不同，就在於需要通過寫程式來表達自己的思維和想法。如何盡可能又快又好地除錯程式，成了我們必須要思考的問題。相信很多同學都有過這樣的經歷 思考乙個演算法只花了半個小時，但是把這個演算法寫對卻花了一天。思考與實現的時間往往不成正比。關於除錯有乙個大前提，就是思考的方向一定得嚴...
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