從思路啟發到代碼優化：生成式人工智能在信息學奧賽解題中的全流程輔助

中圖分類號：G434文獻標識碼：A論文編號：1674-2117（2025）20—0089-05

引言

信息學奧賽（NOI對選手的算法設計、編程實現與問題解決能力有極高要求。典型賽題常涉及圖論、動態規劃、數據結構優化等復雜知識，但調查顯示， 62% 的入門選手在首次接觸此類問題時存在“思路卡殼”現象， 45% 的選手因代碼效率不足導致時間超限，傳統教學模式下的解題效率與正確率提升緩慢。

而以AlphaCode為代表的生成式人工智能在Codeforces平臺模擬競賽中展現出卓越性能，其核心優勢在于通過“預訓練-微調”機制，將GitHub代碼庫的千萬級程序片段轉化為可復用的解題知識。這種技術突破為奧賽輔導帶來范式革新：從“教師單向講授”轉向“人工智能（AI）個性化輔助”，從“經驗驅動試錯”轉向“數據驅動優化”，形成覆蓋解題全生命周期的智能支持系統。下面，筆者詳細闡述基于“預訓練-微調”范式的生成式人工智能輔助體系的五階段模型。

題目語義解析與算法思路 啟發

本階段通過自然語言處理（NLP）技術將賽題文本轉化為結構化解題線索，結合歷史競賽數據構建算法知識庫，為選手提供精準的算法匹配與決策引導，解決“題意理解偏差”和“思路卡殼”問題。

1.基于NLP的關鍵信息萃取

（1）實體識別引擎

精準定位“算法類型”（如“最短路徑”關聯圖論算法）、“數據規模”（如 \"n?2000\" 暗示 O（n²） 算法可接受）、“約束條件”（如“權值為負\"排除迪杰斯特拉算法）。以圖論經典題為例，AI可在100ms內提取“有向圖”“非負權值”“單源查詢'等關鍵標簽，直接匹配迪杰斯特拉算法的適用條件。

（2）語義網絡構建

通過依存句法分析，解析題目中的邏輯關系，如“求所有節點到源點的最短路徑”可轉化為“單源最短路徑問題，需輸出距離數組”，避免學生因題意理解偏差導致的思路錯誤。

2.多算法路徑的智能推薦

單一算法難以適應復雜賽題場景（如負權邊、多源查詢等），多路徑推薦可避免選手陷入思維定式。通過算法適用性評分與決策樹機制，幫助選手根據題目特征（數據規模、約束條件）快速篩選最優解法，減少盲目試錯。AI能夠基于歷史競賽數據構建的算法知識庫，生成多維度推薦方案。

表1

注：n為節點數，m為邊數

（1）算法適用性評分系統（如表1）

（2）決策樹引導機制

針對“最短路徑問題”，AI通過交互式決策樹引導學生思考：① 是否存在負權邊 ？ 否→推薦迪杰斯特拉算法； ② 圖的稀疏程度 （m/n²）？lt;0.1 優先使用堆優化迪杰斯特拉； ③ 是否需要處理多源查詢？→否→排除Floyd一Warshall.

這種漸進式引導幫助學生建立“條件 $$ 算法”的映射思維，避免盲目嘗試。

代碼框架生成與模塊化快速實現

1.動態生成可擴展代碼骨架

AI基于競賽代碼語料庫訓練的生成模型，根據算法思路可生成包含注釋的代碼框架。以迪杰斯特拉算法 （C++） 為例（如圖1），學習留白設計——通過“TODO”標注核心邏輯區（如鄰接邊遍歷），避免任務遺漏，提升協作效率，既降低編碼門檻，又保留算法理解與實現的訓練價值。

2.模塊化調試與教學輔助

通過自動化對拍調試，在代碼框架生成階段建立算法理解，并將代碼骨架關鍵節點轉化為動畫演示的具體實現過程。例如，迪杰斯特拉算法中的//TODO：遍歷鄰接邊，當學生在代碼骨架中完成鄰接表遍歷邏輯后，系統自動觸發以下驗證： ① 鄰接表遍歷語法檢查：

系統解析AST（抽象語法樹），驗證循環語法和變量作用域是否正確，如graph[u]是否為合法容器迭代。② 跨語言輸出一致性比對：調用預生成的Python參考實現，輸入相同測試用例（如節點 u=3 ，比對 與Python的輸出距離數組是否一致。代碼如圖2所示。

3.迪杰斯特拉算法動畫推送

動態生成可視化執行過程，當前節點為黃色高亮（節點A），處理中鄰接邊為紅色描邊 ），距離更新實時顯示

dist[v1] 1=15 。通過工具mermaid實現，代碼如圖3所示。

4.錯誤定位與反饋

若輸出不一致，系統自動定位差異點并生成調試提示（如圖4）。這種“編碼-調試-可視化”三位一體的機制，使學生在填補每個TODO區塊時都能獲得即時反饋，將抽象的算法轉化為可感知的計算過程。

代碼深度優化與性能調優

策略

針對競賽場景的極限數據要求，可以通過靜態分析診斷基礎錯誤（語法/內存），結合數據結構升級（如set替代priority_queue）和算法邏輯重構（如添加節點處理標記），系統性提升代碼效率與健壯性。

1.基礎規范性診斷與修復

本階段聚焦代碼實現的基礎質量保障，通過對動態生成代碼骨架的靜態分析，系統性解決三類典型問題：

① 語法錯誤檢測與修復：檢測\"pq-pop\"等語法錯誤，自動修正為\"pq.pop（\"，確保語法結構符合編程語言規范，避免低級錯誤。

② 可讀性優化：簡化變量名，優化變量命名與代碼結構，提升可讀性和可擴展性。

③ 內存安全加固：發現\"vector arr（1000000）;\"在棧上分配過大內存，提示改用堆分配，預防內存泄漏和棧溢出等風險，保障程序穩定性。

2.算法復雜度優化的技術路徑

（1）數據結構升級策略

稀疏圖存儲優化：將原始代碼的vector lt; Edgegt;改為vectorgt;，存儲（sizeof（pair） ? 8字節，省去結構體元數據開銷，空間占用減少。

優先隊列優化：針對頻繁的“插入一刪除”操作，推薦使用std：：set替代priority_queue，傳統priority_queue刪除最小元素后需重建堆（O（logn）），而std：：set基于紅黑樹實現，刪除操作僅需更新局部結構（均攤O（1）），實測在 |V|=10⁴ 的稠密圖中，插入操作耗時減少40%

（2）算法邏輯重構

以迪杰斯特拉算法為例，人工智能指出原始實現未標記已處理節點，導致重復處理同一節點的低效問題，系統自動添加processed標記數組，將時間復雜度從O ?V²logV 優化至O（（V+E）1ogV） ，并通過復雜度驗證模塊輸出優化證明。此優化可減少一半以上的無效松弛操作，尤其在稠密圖場景中效果顯著。

3.競賽場景專項優化技巧

針對NOI競賽環境特性，可以在代碼骨架中注入平臺級優化。

①IO 效率優化：針對 C++ 選手，自動插入快讀模板（如上頁圖5）。該優化實測可使 10⁵ 數據輸入速度提升5～10倍，避免因I0耗時導致的TLE。

② 指令集優化：建議用 ++ 替代 i++. 對min等高頻調用添加inline關鍵字，避免不必要的函數調用，這些細節在極限數據下可節省 10%～15% 的運行時間。

③ 評測環境適配：不同系統/編譯器下數據范圍可能變化，需要自動適配NOI常用評測環境，如使用numeric_limits：max替代魔數（0x3f3f3f3f），避免整數溢出問題。

0 自動化驗證與錯誤診斷體系

構建多維度測試用例生成（功能/邊界/壓力測試）與三級錯誤診斷機制（語法層/邏輯層/性能層），實現從錯誤定位到修復建議的閉環，顯著降低調試時間成本。代碼如圖6所示。

1.多維度測試用例生成

① 功能驗證用例：代碼如圖7所示。

② 邊界條件用例：零邊圖：n=1000，m=0 ，驗證初始化邏輯。負權環： n=50 ，隨機負權環檢測死循環。超大整數：邊權 10⁹ 驗證整型溢出處理。

③ 壓力測試用例：如表2所示。

2.錯誤類型智能診斷系統

當代碼提交OJ返回錯誤時，AI通過三級診斷機制定位問題。

① 語法層：快速識別括號不匹配、作用域、變量未聲明等編譯錯誤，能夠自動修正語法提示，具有較高的準確率；

② 邏輯層：針對WA錯誤，逐行對比計算結果與預期輸出，定位松弛操作中的符號錯誤（如“ 誤寫為“lt;”）；

③ 性能層：通過模擬運行分析時間消耗，進行TLE根因分析，若優先隊列操作占比超過 60% ，自動觸發復雜度優化建議。

迪杰斯特拉算法WA診斷的具體案例如下：

錯誤場景——迪杰斯特拉算法未剪枝，代碼如圖8所示。修復建議—提供修正后的代碼片段，并標注松弛操作的核心邏輯—“只有發現更短路徑時才更新”，代碼如圖9所示。

實證研究：全流程輔助的效果評估

通過對照實驗（實驗組AI輔助vs對照組傳統方式），量化評估解題時長、通過率、運行效率等核心指標，結合質性訪談分析能力提升效果，驗證全流程輔助系統的實踐價值。

1.多維度實驗設計

選取CSP-S2選手40人，分為實驗組（20人，使用AI輔助系統）與對照組（20人，傳統解題方式），兩組選手初始水平相近（省二及以上

占比均為 70% N°

（1）跨算法驗證實驗（如表3）

（2）縱向能力追蹤

學生在三個月后能獨立解題AC率： 82% （實驗組）VS 49% （對照組） （x²=12.7，plt;0.001，df=1）

2.重量化數據分析 （如表4）

3.強目標質性研究

① 思維提升：實驗組選手在賽后訪談中表示，AI的算法對比功能幫助其建立了“條件優先”的解題習慣，如遇圖論問題先判斷權值性質。

② 工程意識：代碼優化建議使學生開始主動分析數據結構復雜度， 100% 的實驗組選手養成了“先設計數據結構再編碼”的習慣。

③ 抗挫折能力：自動化錯誤診斷減少了調試焦慮，對照組因反復WA導致放棄的比例 （15%） 是實驗組 （5%） 的三倍。

結語

本文構建的五階段模型（解析一生成→優化 $$ 驗證 $$ 診斷）證明，生成式人工智能在奧賽解題中具有認知腳手架、效率加速器、能力培養器三重核心價值，但仍存在一些問題，如復雜算法生成能力不足、上下文綜合理解存在短板、個性化適配水平有待提高等。

參考文獻：

[1劉邦奇，聶小林，王士進，等.生成式人工智能與未來教育形態重塑：技術框架、能力特征及應用趨勢[J].電化教育研究，2024，45（01）：13—20.

[2]王聲光.生成式人工智能在信息學競賽教學中的應用[J].中國現代教育裝備，2025（02）.22-25.

[3]翟雪松，張麗潔，夏亮亮，等.基于GA的逆向工程教學思維在人機協作中的應用研究——以編程教育為例[J.電化教育研究，2024，45（09）.61—68.

[4]孫丹，朱城聰，許作棟，等.基于生成式人工智能的大學生編程學習行為分析研究[J.電化教育研究，2024，45（03）.13-120

[5]林卓睿.A賦能的高中數字化編程課堂探索[J].計算機教育，2025（04）.27-32.

[6]周邵錦，王帆.K-12人工智能教育的邏輯思考：學生智慧生成之路——兼論K-12人工智能教材[J].現代教育技術，2019，29（04）：12–18.e

本文系江蘇省第15期教研課題“中學科創生數字素養與技能提升實踐研究”（B/2023/03/222、江蘇省“十四五”重大規劃課題“普通高中基于學科融合的課型創新實踐探索”（B/2023/03/222）實踐成果。