如何面对算法竞赛的焦虑？
算法竞赛中的焦虑，这几乎是所有参赛者都绕不过去的坎。说实话，我刚开始参加比赛的时候，也像个无头苍蝇一样，脑子里全是“万一做不出来怎么办？”“别人是不是已经秒出了？”“这次又要垫底了吧？”…… 这种感觉，就像是手里攥着一把沙子，越是想握紧，它就越是从指缝溜走，只留下空虚和恐慌。
后来慢慢摸索，也吃了些苦头，才算是找到了几条让自己不那么煎熬的路子。今天就想跟大家唠唠嗑，希望能帮到一些正在被焦虑折磨的同学。
首先，得承认并理解这份焦虑。
焦虑不是你的错，它是我们面对未知、压力和失败时身体自然的反应。就像考试前的紧张一样，适度的紧张能让你更专注，而过度的焦虑则会让你大脑一片空白。所以，别一上来就否定自己“我怎么这么没用，连这点焦虑都克服不了？”。与其对抗，不如先跟它和平共处。问问自己，这份焦虑到底来源于什么？是担心结果不好？是怕辜负期望？还是对自己能力的不自信？找到源头，才能对症下药。
其次，把注意力从“结果”转移到“过程”。
这是最核心的一步，也是最难做到的一步。我们太容易被比赛的排名、分数、AC（Accepted）的个数牵着鼻子走了。但比赛终究只是一场试炼，它并不能完全定义你的价值。与其把所有精力都放在“我要拿金牌”或者“我一定不能WA（Wrong Answer）”上，不如想想：
我这次想学到什么新东西？ 也许是某种数据结构，也许是一种解题技巧，也许是对自己某个知识盲点的认知。
我能在这个过程中做到什么程度？ 比如，我能坚持思考多久？我能多尝试几种不同的思路吗？我能把代码写得更规范一点吗？
我能不能在比赛结束后复盘，找到自己的进步点？ 即使题目没做出来，但你尝试过的思路，你碰过的坑，都是宝贵的经验。
当你把目光从终点线拉回到赛场上奔跑的每一步，你会发现，焦虑感会减轻不少。每一次思考，每一次调试，每一次提交，都是你自己在成长的证据，而不仅仅是通往某个结果的数字。
然后，做好充足的“准备”，但也要放下“完美主义”的执念。
俗话说，“兵马未动，粮草先行”。比赛前认认真真刷题、看题解、复习基础算法，这是对抗焦虑最直接有效的方法。你的知识储备越扎实，你的信心就越足。但问题是，算法世界太大了，你不可能把所有东西都学到极致。
所以，关键在于“准备”中的“取舍”。与其贪多嚼不烂，不如把常用、重要的算法（图论、DP、搜索、数据结构等）吃透。遇到新算法，也别急着逼自己立刻掌握，知道它大概是什么，解决什么问题，有空再慢慢钻研。
同样重要的是，要放下“我要做出所有题目，并且一次AC”的完美主义。这在算法竞赛中几乎是不可能的，就算是最顶尖的选手，也会有题目做不出来的时候。接受自己能力的局限性，接受犯错的可能性，反而能让你在比赛时更冷静，更有韧性。
比赛中，学会“拆解”和“暂停”。
比赛开始后，焦虑感可能又会趁虚而入。这时候，可以试试：
拆解题目： 不要一次性就被整个题面吓住。先把题目读懂，把输入输出格式搞清楚。然后试着把大问题分解成几个小问题。比如，“首先，我需要读取数据”；“然后，我需要对数据进行某种预处理”；“接着，我需要设计一个核心算法来解决问题”。
尝试多种思路： 如果第一种思路卡住了，别慌。深呼吸，尝试换个角度。可能是暴力枚举，可能是贪心，可能是分治，可能是动态规划…… 即使最后证明这些思路都不行，这个过程也能帮你更深入地理解题目。
适时“暂停”： 如果你发现自己在一个地方钻牛角尖，越想越烦躁，不妨站起来走两步，喝口水，看看窗外。有时候，短暂的抽离反而能帮助你理清思路。别把“不休息一直写代码”当成唯一的“努力”。
赛后，用“复盘”来消解“遗憾”。
比赛结束后，无论是成功还是失败，复盘都是必不可少的环节。
把所有思路都写下来。 包括那些没成功的。
对比题解。 看看别人是怎么做的，他们的思路有没有什么我没想到的地方。
分析错误。 是思路错了？代码实现错了？边界条件没考虑？还是数据结构用错了？
思考进步。 我这次有哪些地方做得比上次好？哪些地方还需要加强？
通过复盘，你会发现很多比赛时的“无力感”和“遗憾”都是因为对问题理解不深或者思路不够开阔。复盘就是一次高效的学习过程，能让你在下一次比赛时，更有底气，更少焦虑。
最后，别忘了照顾好自己的身心。
身体是革命的本钱，更是比赛的基础。
规律作息： 熬夜刷题、打比赛，短期内可能效率还行，但长期来看是对身体的消耗，也会加剧焦虑。保证充足的睡眠，让大脑有时间休息和恢复。
健康饮食： 别总是依赖外卖和速食。健康的饮食能让你精力充沛。
适当放松： 找些你喜欢的方式放松一下，听音乐、运动、跟朋友聊天，让自己的生活不只有算法竞赛。
算法竞赛就像一场长跑，偶尔的喘息和调整，是为了更好地向前。焦虑是赛道上的风景，别让它变成阻碍你奔跑的绊脚石。把它看作是动力，是让你更认真对待每一场比赛的提醒。
祝大家在算法的世界里，不仅能收获知识和技能，也能收获一份内心的平静。加油！
后来慢慢摸索，也吃了些苦头，才算是找到了几条让自己不那么煎熬的路子。今天就想跟大家唠唠嗑，希望能帮到一些正在被焦虑折磨的同学。
首先，得承认并理解这份焦虑。
焦虑不是你的错，它是我们面对未知、压力和失败时身体自然的反应。就像考试前的紧张一样，适度的紧张能让你更专注，而过度的焦虑则会让你大脑一片空白。所以，别一上来就否定自己“我怎么这么没用，连这点焦虑都克服不了？”。与其对抗，不如先跟它和平共处。问问自己，这份焦虑到底来源于什么？是担心结果不好？是怕辜负期望？还是对自己能力的不自信？找到源头，才能对症下药。
其次，把注意力从“结果”转移到“过程”。
这是最核心的一步，也是最难做到的一步。我们太容易被比赛的排名、分数、AC（Accepted）的个数牵着鼻子走了。但比赛终究只是一场试炼，它并不能完全定义你的价值。与其把所有精力都放在“我要拿金牌”或者“我一定不能WA（Wrong Answer）”上，不如想想：
我这次想学到什么新东西？ 也许是某种数据结构，也许是一种解题技巧，也许是对自己某个知识盲点的认知。
我能在这个过程中做到什么程度？ 比如，我能坚持思考多久？我能多尝试几种不同的思路吗？我能把代码写得更规范一点吗？
我能不能在比赛结束后复盘，找到自己的进步点？ 即使题目没做出来，但你尝试过的思路，你碰过的坑，都是宝贵的经验。
当你把目光从终点线拉回到赛场上奔跑的每一步，你会发现，焦虑感会减轻不少。每一次思考，每一次调试，每一次提交，都是你自己在成长的证据，而不仅仅是通往某个结果的数字。
然后，做好充足的“准备”，但也要放下“完美主义”的执念。
俗话说，“兵马未动，粮草先行”。比赛前认认真真刷题、看题解、复习基础算法，这是对抗焦虑最直接有效的方法。你的知识储备越扎实，你的信心就越足。但问题是，算法世界太大了，你不可能把所有东西都学到极致。
所以，关键在于“准备”中的“取舍”。与其贪多嚼不烂，不如把常用、重要的算法（图论、DP、搜索、数据结构等）吃透。遇到新算法，也别急着逼自己立刻掌握，知道它大概是什么，解决什么问题，有空再慢慢钻研。
同样重要的是，要放下“我要做出所有题目，并且一次AC”的完美主义。这在算法竞赛中几乎是不可能的，就算是最顶尖的选手，也会有题目做不出来的时候。接受自己能力的局限性，接受犯错的可能性，反而能让你在比赛时更冷静，更有韧性。
比赛中，学会“拆解”和“暂停”。
比赛开始后，焦虑感可能又会趁虚而入。这时候，可以试试：
拆解题目： 不要一次性就被整个题面吓住。先把题目读懂，把输入输出格式搞清楚。然后试着把大问题分解成几个小问题。比如，“首先，我需要读取数据”；“然后，我需要对数据进行某种预处理”；“接着，我需要设计一个核心算法来解决问题”。
尝试多种思路： 如果第一种思路卡住了，别慌。深呼吸，尝试换个角度。可能是暴力枚举，可能是贪心，可能是分治，可能是动态规划…… 即使最后证明这些思路都不行，这个过程也能帮你更深入地理解题目。
适时“暂停”： 如果你发现自己在一个地方钻牛角尖，越想越烦躁，不妨站起来走两步，喝口水，看看窗外。有时候，短暂的抽离反而能帮助你理清思路。别把“不休息一直写代码”当成唯一的“努力”。
赛后，用“复盘”来消解“遗憾”。
比赛结束后，无论是成功还是失败，复盘都是必不可少的环节。
把所有思路都写下来。 包括那些没成功的。
对比题解。 看看别人是怎么做的，他们的思路有没有什么我没想到的地方。
分析错误。 是思路错了？代码实现错了？边界条件没考虑？还是数据结构用错了？
思考进步。 我这次有哪些地方做得比上次好？哪些地方还需要加强？
通过复盘，你会发现很多比赛时的“无力感”和“遗憾”都是因为对问题理解不深或者思路不够开阔。复盘就是一次高效的学习过程，能让你在下一次比赛时，更有底气，更少焦虑。
最后，别忘了照顾好自己的身心。
身体是革命的本钱，更是比赛的基础。
规律作息： 熬夜刷题、打比赛，短期内可能效率还行，但长期来看是对身体的消耗，也会加剧焦虑。保证充足的睡眠，让大脑有时间休息和恢复。
健康饮食： 别总是依赖外卖和速食。健康的饮食能让你精力充沛。
适当放松： 找些你喜欢的方式放松一下，听音乐、运动、跟朋友聊天，让自己的生活不只有算法竞赛。
算法竞赛就像一场长跑，偶尔的喘息和调整，是为了更好地向前。焦虑是赛道上的风景，别让它变成阻碍你奔跑的绊脚石。把它看作是动力，是让你更认真对待每一场比赛的提醒。
祝大家在算法的世界里，不仅能收获知识和技能，也能收获一份内心的平静。加油！
网友意见
先给出回答：自信是要靠一次次ac累积出来的。
给题主一个刷题建议。
大原则
哪怕是World Final的最难题算法，依然是由几种现成算法略微修改后组合出来的。
ACM并不要求你从零开始凭空构筑全新精妙算法，只要求对现有算法掌握的深度和广度。
第1步
对于每一道题，先自己想10分钟，认真拼命想（重要）。可以略微延长，但不必几个小时地想，效率太低。这又不是世纪初的三本acm队（逃）。
对于新手，这一步有点像在思路的迷宫里乱撞。没找到出口不要紧，但要记住走到了哪几个死胡同。
第2步
无论有没有思路，都看题解。
对比题解和自己思路的差距，找到自己的知识漏洞和思维盲区。
知识漏洞：一个现成算法的复杂度、适用范围、具体写法。
思维盲区：一个特定类型问题模型应该考虑的几个思路。做题多了，看到一个题型就立刻反应出几种可能的思路，然后一个一个思路仔细分析、细化、尝试。这就好像在迷宫里的路口一个一个走走看。一个题型的解题思路是慢慢积累的，见过一次自然就知道了（能不能想起来另说，但不用原创），类似英语固定搭配。题型识别是题感，类似学外语的语感。
第一步里想到的死胡同，有的可能确实死路，那下次遇到类似题就不要花时间想这条路了；有的其实是正确出口，但因为知识漏洞或思考盲区，而误以为走到了死路。
这时，要把自己「误以为是死路，其实是正确思路」的部分，以及「从一开始就没发现的路」，还有对应的知识漏洞和思维盲区记录下来。用在线电子笔记比较好，便于随时复习。
这个有点类似错题本，但更详细和个性化，只对自己有用，没有分享给别人的价值。
ps：第一步仔细思考很重要，如果泛泛思考，等看了题解，就会忘记自己之前卡在哪儿，结果只会说「大佬就是大佬」，「我怎么就没想到」，那这题就白刷了。因为看过题解的话解法会记得一阵子，很难回到当时的状态（知识的诅咒），只好隔一阵子再来。
第3步
实际做题，确保自己的思路正确，或者确实理解了题解。
这一阶段还能检验自己对特定算法的熟练度，比如dp、dfs、bfs之类。如果打错了，这又是一个知识漏洞，记下来。
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