温标林：CCSP金奖，助我香港中文大学读研

CCF CSP认证自2014年开展以来，已7载有余，这期间有400多所单位的学生和人员参加了CSP认证，累计参加人数逾14万人次，成立了156所高校认证点，受到越来越多的高校、企业以及大学生的关注。

今年，我们将陆续推出一批高校CSP/CCSP优秀学子的故事，他们当中有的继续深造读研，有的就职名企，有的获得过CCSP金奖，有的CSP成绩优异，希望这些分享文章，能够帮助更多的同学提升软件编程能力，取得更大的进步。本期推出的温标林同学毕业于深圳大学。深圳大学作为CSP认证点高校，是CCF CCSP华南赛区秘书处所在校，是CCF CSP认证卓越单位。

温标林  深圳大学计算机与软件学院2016级学生。指导老师：蔡树彬。第13次CSP认证成绩400分，曾获得2018 CCSP竞赛金奖。目前在香港中文大学（深圳）攻读数据科学理学硕士专业

我从小学就开始学习编程，并从初中起参加全国青少年信息学奥林匹克联赛(NOIP)，曾获得过提高组的一等奖。

2016年秋天，我进入深圳大学计算机与软件学院，开始了四年的大学生涯。第二年的9月，我在学校的宣传和师兄的推荐下参加了第一次CSP认证考试，并取得了不错的成绩。从这一次开始直到2019年12月的每一次CSP认证，我全都参加了。在这8次CSP认证中，我获得的最好成绩是400分。

从2017年开始，我参加了4次CCSP竞赛，共获得了两次全国铜奖、一次全国金奖和一次华南分赛区的金奖。目前我在香港中文大学（深圳）读研深造。

赛制方面  CSP认证考试的形式和OI（信息学奥林匹克竞赛）的赛制是比较相像的，都是在考试或比赛的过程中不知道程序的得分，在考试（比赛）过后才知道结果，而每道题都是可以部分得分的。这两点是和ACM赛制不一样的（编者注：从2020年9月起CSP认证采用实时评测机制，选手可以认证过程中自主实时评测得分）。

而在CCSP竞赛中，每道题的评测是实时的，同时每道题也是有部分分的，这和OI赛制、ACM赛制都有所不同。

题型方面  CSP与OI比较相似，我认为CSP的前两题难度相当于NOIP普及组的第一题，基本上用最简单的模拟或者枚举就能解决。而第四题通常会涉及到一些基础的算法和数据结构，比如链表和图论里的搜索、最短路径等，在问题的表述上也比较直白，问题的建模比NOIP简单。就我本身而言，基本上我读完了题目就可以开始写代码了。比较棘手的是第三题和第五题。第三题从题目背景上看，结合了JSON、RAID5等计算机领域的技术；从解法上看，属于比较繁琐的模拟，就思维难度而言并不高，但是实现起来要注意细节，比较花时间，考验人的耐心和细心。尽管我本人较为反感这种题目，但我也不得不承认这种题目对于我们今后的职业发展有着较大意义，正如深大蔡老师所说，这种题型更贴近实际开发中所面对的问题。第五题的难度就相当于OI中省队选拔赛和NOI的难度，考察过点分治、树上动态规划+斜率优化等比较高级的算法和数据结构，遗憾的是我在这道题上未获得过满分。

至于CCSP，我觉得前一题或前两题与OI中的赛题很相似，无论是题型还是考察的算法，而难度也不是很高。而后面的题目则会考察过传统算法竞赛通常不涉及的知识，比如编译原理、密码学、计算机组成原理、操作系统等，这就意味着选手要想在竞赛中取得好成绩，不仅要有很好的算法和数据结构功底，还要对计算机系统等知识有着比较深刻的理解。此外，CCSP还按照选手程序用时多少来给选手赋分，这种评测方式也促使选手尽可能地对程序进行优化，从而更全面地反映出选手的水平。

对于CSP认证，由于CSP认证是可以部分得分的，当你想不出一道题的正解的时候，不妨尝试一下获取小范围数据的分值，或是针对不同特点的数据点进行编程，从而拿到尽可能多的分数。此外，由于CSP认证提交后不能实时反馈分数，因此当你打完一道题的正解（至少你自己是这样认为的），但又没有十足的把握的时候，建议自己构造几组数据，特别是某些特殊情况的数据进行测试，有时间的话可以进行对拍，确保正解不挂。

至于CCSP竞赛，我建议要对计算机系统、并发编程等知识进行深入了解，特别是对那些像我一样算法竞赛出身的选手来说，应该多了解一下这方面的知识。此外，由于CCSP是允许携带资料的，我认为资料的准备是赛前的一个重要工作。

由于深大计算机与软件学院对CSP和CCSP的重视，我凭借不错的成绩收获了众多奖励，比如优秀毕业生、荣誉学士等。而且在申请研究生的时候，CCSP的奖项也成为我简历上最耀眼的一笔。

不过，我认为最重要的还是我个人能力和素质的提升。在每一次比赛中，我的编程经验都变得更为丰富、算法更为熟练。同时，我对计算机系统等知识的理解也更为深入，因此我在计算机系统、操作系统等课程上也取得了不错的成绩。相信这些经历对我今后的学习和工作都会有所帮助。

未来，我将致力于人工智能(AI)的理论和应用方面的研究，并希望建立自己的AI量化团队，进行创业。