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  • 蓝桥杯做题经验总结

    千次阅读 2020-02-12 16:06:14
    以下是我当时比赛之前根据自己的个人情况总结的做题经验。 (因为我几乎是从小白的水平开始练习的,练习了不到两个星期,比赛的时候拿了省二。。。当然也很垃圾,不过从我的角度看还是很满意的。经验仅供参考,我放...

    闲来无事翻以前竞赛的记录,发现在准备蓝桥杯的时候还是下了点功夫的,当时竟然这么认真,我都忘记了。

    以下是我当时比赛之前根据自己的个人情况总结的做题经验。

    (因为我几乎是从小白的水平开始练习的,练习了不到两个星期,比赛的时候拿了省二。。。当然也很垃圾,不过从我的角度看还是很满意的。经验仅供参考,我放出来主要是想纪念一下认真努力的时光,也想要告诉大家做题一定根据自己的情况多总结,找到适合自己的方式。)

    正文

    考试需要带:身份证、准考证、(四色圆珠笔、眼镜)。提前半小时进考场。

    1、做题之前先把计算器,文本文档和表格打开,把头文件和main函数写好,另外使用一个空间存放。

    2、填空题能借助表格尽量借助表格,看一个填空题十分钟还没有思路,就换别的。毕竟大题还有多组样例,填空题做不出来就是做不出来了。

    3、注意题目中的提示,没有思路的话就按照题目中的描述实操一下。

    4、大题做完之后一定测试样例!边界和易错点自己多想想再交!

    5、第十题不一定是最难的,第十题一般需要考虑会不会超时,常用节约时间的方法,打表,二分,剪枝。估算是否超时:10的8次方是1s。

    6、大题注意数据范围和时间,意识到要使用更大的数据类型时不要犹豫,马上换。

    7、代码填空自己拷下来编译一下看一看,先做代码填空。

    8、填空做不出来可以写个19,0,1啥的。。。(蒙)

    9、三个值进行比较时不能写成连续的:a<b<c!应该分着写a<b&&a<c

    10、对复杂的表达式进行化简又是不仅能减少计算量,还能减少甚至避免中间结果溢出 。

    11、看坐标找规律的可以将不同象限分类之后再找。

    12、递归出口一定不要忘记,快排,归并。。。。

    13、不要被样例迷惑,如果思路简单的话,多举几组数据测试一下看看是否符合自己的思路。试图反驳一下自己的思路。

    14、做题要看本质,不要盲目的按照题目的思路一步步走,得出正确答案最重要。

    15、动态规划实在不会就想别的办法:不要在一棵树上吊死!
    不使用动态规划,别的方法可能更简单。

    16、图或者树的边使用邻接表存储 : vector s[10];

    17、做完之后要回过头看看数据规模,和结果的范围,是否需要改成long long 。

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  • CTF-misc(解题思路/做题经验)

    千次阅读 2020-06-15 21:44:07
    1.普通图片 可以右键点击,在属性里看看有没有信息,所有图片都可先尝试一下,万一就是送分呢。 1.PDF图片 放到PDF编辑器中移动图片位置,flag可能藏在下面。 ...

    仅提供思路,部分思路给出例子(后面不定时更新)

    1.基本操作
    可以右键点击,在属性里看看有没有信息,所有图片都可先尝试一下,万一就是送分题呢。
    (有的时候一步还不够,可能在备注信息里面藏的是密文)

    2.gif图
    放到stegsolve或者PS中,一帧帧地分离

    3.PDF图片

    • 放到PDF编辑器中移动图片位置,flag可能藏在下面(如果题目给出的附件不是pdf可以先改后缀再编辑)
    • Linux中查看PDF信息:使用命令pdfinfo
    • 在浏览器中打开,ctrl+a全选,将内容复制到txt文本中拿到新信息
      例子:https://blog.csdn.net/weixin_45254208/article/details/105506090

    4.信息>>二进制>>flag

    • 黑白图片代表1和0
    • 长短符号代表1和0、
    • ……

    总之就是将信息转为二进制再转为字符串(flag),用python脚本实现

    5.Linux日志文件ext3

    使用strings命令查看指定文件下有没有flag这样的字符串

    strings 文件名 | grep flag
    

    找到flag.txt后,把文件挂载到linux系统上(mnt目录)

    mount 文件名 /mnt
    

    查看flag.txt

    cat /.../flag.txt
    

    例子:https://blog.csdn.net/weixin_45254208/article/details/105510124

    6.binwalk
    题目给出附件,用binwalk分析搜索附件中嵌入的文件并分离出来,通常这个文件是被加密的,密码需要通过其他手段来获得,例如用wireshark分析流量包,或者是暴力破解等等

    例子:https://blog.csdn.net/weixin_45254208/article/details/105519269

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  • 软考之下午题做题技巧

    千次阅读 多人点赞 2013-05-22 19:12:13
    上午题虽然很零散,但是很简单,下午题虽然就5道,但是做题时需要认真、认真再认真,答案题中找,好好读题,说不定算法都能懵对几分……  做题的时候,要从精神上藐视它,告诉自己这题会做;要从心里重视它,读题...

        距离5月25日的软考还有2天时间,考试前的状态尤为重要。上午题虽然很零散,但是很简单,下午题虽然就5道,但是做题时需要认真、认真再认真,答案题中找,好好读题,说不定算法都能懵对几分……

        做题的时候,要从精神上藐视它,告诉自己这题会做;要从心里重视它,读题时认真、耐心……

    一、DFD(数据流图)

       1.从最近几年考试的情况来看,这题主要考察几个知识点:

         1.1 给出外部实体的名称

         1.2 给出数据存储的名称

         1.3 查找错误的数据流丢失的数据流

         1.4 数据字典部分的考察(2012年下半年DFD最后一问的数据项其实就是考察的数据字典)

         1.5 问答题,比如2008上DFD最后一问的:面向对象结构设计方法的基本思及其适用场合。

       2.做此题的技巧

         这题,一般会给出一大段文字,然后给出顶层数据流图和0层数据流图等。我一般读题的过程中,会把读到的名词(可能为外部实体的词)、某某文件之类(即数据存储)、数据流标出来,这样在做问题一、二的时候,数据流图与说明对照,快速、标准的解决知识点1.1和1.2.

         查找丢失数据流时,先要做的是顶层和0层图对照,保持父图和子图平衡,即父图中某加工的输入(输出)数据流的数据必须与子图的输入(输出)数据流中的数据在数量和名字上相同。在此基础上,读文字说明,一句句的注意从..到..的字眼,这样就能解决知识点1.3。

         数据字典的问题,要知道数据字典各个符号的定义。

         对于简答题这样的题目,就凭借项目经验来写吧,尽量多写点,总能达到点上。

         具体数据流部分需要注意的考点见博客《 软考之数据流图专题

     二、数据库分析与设计

         从历年考题来看,主要有两种形式:一种是文字说明+表格,一种是只有文字说明的。

      1.主要考察几个知识点

       1.1 补充联系及联系类型,完善实体联系图

       1.2 ER图向关系模型的转变

       1.3 加个功能再次补充实体联系图

       1.4 简答题

        2.做此题的技巧

               第一遍读题的时候,画出各实体,尽量找出实体间的对应关系。对于给表格的题,表格的标题及表格周围的文字都要认真看,比如时间有可能就是某一实体的属性。

        解决1.1的技巧及注意事项:注意审题,不要漏泄联系类型(1:1,1:m,m:n),难点在于一个联系联系三个实体的。读题的时候注意这样的字眼,比如:某某老师对某某学生上某某课。

        解决1.2的技巧:先从说明中凭自己的感觉从文字说明及表格中找实体的属性,找完以后,再去看ER图,遵照ER图向关系模型转转换的原则。不要漏写、多些属性值,不要忘记标主键、外键。

         解决1.4的技巧:按照自己的经验来,考前先弄懂1-3范式具体的含义。

    三、面向对象分析与设计

         从近几年考察来看,常常给出一段说明,然后附加有用例图和类图,当然也有可能会考状态图。

       1.主要考察的知识点

          1.1 填写用例名称、依赖关系

          1.2 填写类名称

          1.3 补充多重度

          1.4 对应的状态

          1.5 用到的某某设计模式的内涵

       2. 解决此类问题的技巧

    第一遍读题的过程中,注意各名词,该标的地方标出来。

        用例名称一般比较好写,还要注意一点就是:依赖关系。要明白扩展《extend》和包含《include》的用意及箭头方向。

        多重度问题跟数据库中的联系类型有点相似,但不要写错,这里多个的时候只能用*表示哦。注意文中给出的数字,可能帮助你解决多重度问题。

        状态图各状态的转换也算是比较好找的一类问题吧,主要考察的是细心。

        考察某设计模式的内涵的这类问题,要熟悉23个设计模式的含义了。设计模式很重要啊……

    四、算法题

        这类题对我来说难度不小,但也不能掉以轻心,有时候算法考的还是比较简单的,懵都能懵对几分,比如时间复杂度和空间复杂度。可以看看《大话设计模式》,这里面讲的挺明确的。但是算法不是一朝一夕就能提高的,考试之前把几种常见算法看懂就好了,比如各类排序算法、分治算法、动态规划算法、贪心算法、回溯算法……

    五、设计模式

         这个题算是比较简单的,我选择做java版的设计模式,这个题有点java基础,能看懂类图,即使不懂设计模式也能得分。高中时老师常教育我们这么一句话:简单全做对,稳坐中档题,舍弃全不会;主要表达的是考试要心态正,乱中求稳,不要第一题做的不好,后面的都做不好了。

        考试之前将HeadFirst好好瞅瞅,历年考题出的例子大多与HeadFirst上的例子极为相似。

         一定要知道的几点:比如 interface、extends、implements、abstract、super等关键字的写法,注意大小写;注意委托的用法……

        

         保持好心态,乱中求稳,稳中求胜!相信自己,应该没问题的!只能说该做的都做了,大不了重来,一定把它突破!

          


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  • 学生做题章节掌握率评估流程

    千次阅读 2016-11-26 16:33:59
    设计简介通过学生做题结果判定学生章节掌握度掌握判定条件学生掌握度由经验值计算,达到所需经验值 exp_end 后则为掌握。 主要由学生做题数量和做题结果决定,目标越高需要练习的题量也越高。 学生在系统里做题时...

    设计

    简介

    通过学生做题结果判定学生章节掌握度

    掌握判定条件

    学生掌握度由经验值计算,达到所需经验值 exp_end 后则为掌握。
    主要由学生做题数量和做题结果决定,目标越高需要练习的题量也越高。
    学生在系统里做题时,每做 n 道题为一组,每组到达最低正确率 p_min 后开始计算经验值,最低加成为 exp_min,达到最高正确率 p_max 加成最大为 exp_max,设有最直接通过正确率 p_end,达到后经验值加满为掌握(当出现跨组间的连对时也当作满足直接通过条件)。满足中点正确率 p_mid 的组数达到足够数量 m 后被判定为累积掌握。不管做题对错,所做每道题增加经验值 exp_did

    目标 掌握级别 每组题目数量 每组最低正确率 每组最高正确率 每组直接通过正确率 中点正确率 掌握所需达到中点正确率的组数 练习题目的难度
    一本 了解 5 50% 90% 100% 80% 2 根据章节不同而不同
    一本 理解 5 50% 90% 100% 80% 3 根据章节不同而不同
    一本 应用 5 50% 90% 100% 80% 3 根据章节不同而不同
    二本 了解 5 50% 90% 100% 80% 2 根据章节不同而不同
    二本 理解 5 50% 90% 100% 80% 2 根据章节不同而不同
    二本 应用 5 50% 90% 100% 80% 1 根据章节不同而不同

    初始定位

    由测试卷得分结果决定学生初始经验值,用默认在系统中已经做了几组题为标准。若需要更加精确,则可以由学生试卷的做题结果相关,如:某题做错代表某章掌握度不高。

    初始得分 了解已经完成组数 理解已经完成组数 应用已经完成组数
    120-150 2 2 1
    100-119 1 1 0
    0-99 0 0 0

    插值评分换算

    经验值最高为 exp_end (取 600 数字较大方便做小步长,能够被小的质数整除便于划分),中点正确率组数 m 为最少所需步数。以中点正确率 p_mid 转折点向最大与最小正确率作线性变化。
    以目标一本的应用难度掌握度为例,中点正确率为 80%,所需步数为 3,则每次学生做题组正确率达到 80%,经验值增加 600/3 = 200 点。最低正确率为 50%,满足时增加最小设定为 50 点,则正确率 a%<80% 时增加 (a-50)*(200-50)/(80-50)+50 点(当 a=60 时,经验值增加100)。当正确率 a%>90% 时,增加最大经验值 300

    以最大经验值的目标层次为基础,其余目标层次递减。

    难度大的层次对低难度有影响。理解层次对了解层次有 100% 的效果,应用层次对理解层次有 30% 的效果

    掌握率需要产品表现为初始时很快,越接近满分提升越慢,则掌握率在经验值得基础上乘以一个幂函数达到要求。公式为 degree = norm * exp^r,其中 degree 为掌握率;norm 为归一化系数,使得 degree 在一定区间内;r 为幂系数。

    数据结构

    数据表

    学生掌握度统计表

    CREATE TABLE tb_student_mastery_degree
    (
      id BIGINT(20) PRIMARY KEY NOT NULL AUTO_INCREMENT,
      student_id BIGINT(20) COMMENT '学生',
      chapter_id BIGINT(20) COMMENT '章',
      section_id BIGINT(20) COMMENT '节,可以为空,表示为本记录为章掌握率',
      difficulty INT COMMENT '对应理解层次(了解,理解,应用)',
      degree DOUBLE COMMENT '掌握率',
      exp INTEGER COMMENT '经验值',
      latest_prolems VARCHAR(200) COMMENT '最近做题数组记录n条,可配置',
      problem_results VARCHAR(20) COMMENT '做题结果,记录m条,可配置',
      created_dt DATETIME,
      updated_dt DATETIME,
      version INT(11) DEFAULT '0'
    );
    
    CREATE UNIQUE INDEX UN_Student_Section_Diff ON tb_student_mastery_degree(student_id, section_id, difficulty)

    章节配置表(题目要求难度,每章要求配置)

    CREATE TABLE tb_student_mastery_degree
    (
      id BIGINT(20) PRIMARY KEY NOT NULL AUTO_INCREMENT,
      chapter_id BIGINT(20) COMMENT '章',
      section_id BIGINT(20) COMMENT '节,可以为空,表示为本记录为章掌握率',
      layer INT COMMENT '对应理解层次(了解,理解,应用)',
      difficulties VARCHAR(20) COMMENT '满足的题目难度列表',
      over_count DOUBLE COMMENT '掌握所需达到中点正确率的组数',
      created_dt DATETIME,
      updated_dt DATETIME,
      version INT(11) DEFAULT '0'
    );

    配置参数

    经验值算法中,针对每个不同层次,每组题目数量 n;中点正确率 p_mid, 每组达到中点正确率的题目增加的经验值 exp_mid;最低正确率 p_min,最低正确率 增加经验值 exp_min;最大正确率 p_max,最大正确率经验值增加 exp_max;掌握所需中点正确率组数 m,直接判定为掌握的正确率 p_end;跨组连对所需题目数量 allow_combo,无论对错每道题增加的经验值 exp_did

    向下影响力,理解层次对了解 inf21,应用层次对理解层次inf32,应用层次对了解inf31

    掌握度与经验值算法中,公式为 degree = norm * exp^r,其中 degree 为掌握率;norm 为归一化系数,使得 degree 在一定区间内;r 为幂系数。

    程序结构

    主要流程

    1. 输入学生做题记录
    2. 预处理必要信息,题目或学生相关
    3. 通过题目所属章节获取相关学生掌握度记录
    4. 判断连对状态
    5. 判断是否达到分组个数,
    6. 若没有达到,记录题目信息,经验值加上题目经验值。
    7. 若达到要求个数,计算分组正确率,换算成经验值。
    8. 经验值增加,换算成掌握率。
    9. 存储新的学生记录。

    类结构

    流程控制类 Engine

    控制整个学生章节掌握度的评估流程,调用不同的方法。

    题目信息预处理类 ProblemPre

    将题目预处理成包含全部必要输入信息的VO

    经验值计算类 ExpCalculator

    输入做题信息和学生之前的记录,得到本次经验值

    掌握度判定类 DegreeDeterminer

    将经验值转换为掌握度


    完结

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