对拍

在C++算法竞赛（NOI/ICPC/Codeforces等）中，“对拍”（Stress Testing）是验证程序正确性最强有力的手段。它通过随机数据生成器，将你的优化解与暴力解（或标程）的输出进行比对，从而发现隐藏的Bug。

以下是构建一套高效、通用对拍系统的完整指南。

核心组成部分

你需要准备四个独立的程序/文件：

sol.cpp：你的代码（也就是待测的、可能有Bug的优化解）。
bf.cpp：暴力解（Brute Force）。要求逻辑简单、绝对正确，不考虑时间复杂度（例如\(O(N^3)\)甚至指数级）。
gen.cpp：数据生成器。用于生成符合题目要求的随机数据。
duipai.cpp（或脚本）：对拍控制器。用于循环运行上述程序并比对文件。

第一步：编写数据生成器 (`gen.cpp`)

这是最关键的一步。为了保证覆盖率，不要只使用 rand()（Windows下rand()上限仅为32767），推荐使用 C++11 的 <random> 库。

通用生成器模板：

#include <iostream>
#include <random>
#include <chrono>

using namespace std;

// 初始化随机数生成器 (使用时间戳作为种子)
mt19937_64 rng(chrono::steady_clock::now().time_since_epoch().count());

// 生成 [l, r] 范围内的随机整数
long long random(long long l, long long r) {
    return uniform_int_distribution<long long>(l, r)(rng);
}

int main() {
    // 这里的输出就是题目的输入
    // 假设题目是：输入 N，然后输入 N 个整数
    
    int N = random(1, 100); // 对拍时数据范围不要太大，方便暴力解跑出结果，且方便肉眼调试
    cout << N << endl;

    for (int i = 0; i < N; i++) {
        cout << random(1, 100000) << " ";
    }
    cout << endl;

    return 0;
}

高级生成技巧：

树的生成：对于节点 \(i \in [2, N]\)，随机连接到 \([1, i-1]\) 中的一个节点，即可生成一棵树。
图的生成：随机选取两点连边，使用 std::set 去重边和自环。
极端数据：偶尔生成 \(N=1\)、\(N=Max\)、数组完全有序、数组全部相同的数据，这是很多WA的根源。

第二步：编写对拍控制器 (`duipai.cpp`)

虽然可以使用 Shell 或 Batch 脚本，但直接用 C++ 写对拍器是最通用的，因为它跨平台（Windows/Linux/Mac），且不需要记忆脚本语法。

C++ 对拍器模板：

#include <cstdlib>
#include <iostream>
#include <ctime>

using namespace std;

int main() {
    int T = 0; // 对拍轮数
    while (true) {
        T++;
        
        // 1. 生成数据 -> data.in
        // system 返回值不为0说明程序崩溃
        if (system("gen.exe > data.in") != 0) { 
            cout << "Generator Error!" << endl; return 1; 
        }

        // 2. 运行暴力解 -> data.ans
        if (system("bf.exe < data.in > data.ans") != 0) {
            cout << "Brute Force Error!" << endl; return 1;
        }

        // 3. 运行你的解 -> data.out
        // 这一步可以加上超时检测（见下文进阶技巧）
        if (system("sol.exe < data.in > data.out") != 0) {
            cout << "Solution Runtime Error!" << endl; return 1;
        }

        // 4. 比对文件
        // Windows 使用 "fc", Linux/Mac 使用 "diff"
        // system 返回 0 表示文件相同，非 0 表示不同
#ifdef _WIN32
        if (system("fc data.out data.ans > nul")) { // > nul 是为了不显示详细差异，只看返回值
#else
        if (system("diff -w data.out data.ans > /dev/null")) { // -w 忽略行末空格
#endif
            cout << "Test Case #" << T << ": Wrong Answer!" << endl;
            cout << "Input stored in 'data.in'" << endl;
            break; // 发现错误，停止
        } else {
            cout << "Test Case #" << T << ": Accepted" << endl;
        }
    }
    return 0;
}

注意：在 Linux/Mac 下，生成的可执行文件通常没有 .exe 后缀，需相应修改代码。

第三步：如何“有效”对拍（进阶技巧）

只要跑起来只是第一步，效率才是关键。

1. 数据范围控制策略

小数据查逻辑：一开始将 gen.cpp 的 \(N\) 设得很小（例如 \(N=10\)）。如果出错，你可以直接打开 data.in 手算或肉眼观察，快速定位逻辑漏洞。
大数据查溢出/RE：逻辑跑通后，将 \(N\) 设为题目最大值（如 \(10^5\)），此时不需要运行 bf.exe（因为它跑不动），只需运行 sol.exe。
- 目的：检查是否 TLE（超时）、RE（数组越界/爆栈）。
- 方法：在 duipai.cpp 中注释掉 bf 和 fc 部分，只跑 sol。

2. 处理 Special Judge (SPJ)

如果题目有多个合法答案（例如输出路径），直接 fc 对比文件是不行的。你需要写一个 check.cpp。

check.cpp 读取 data.in 和 data.out。
逻辑：验证 data.out 是否符合题目要求。

对拍器修改：

system("sol.exe < data.in > data.out");
if (system("check.exe") != 0) { // check返回非0表示答案错误
     cout << "WA!" << endl; break;
}

3. 应对 TLE（超时）

如果你的 sol.exe 是死循环，对拍器会卡住。

方法：在 sol.cpp 内部检测时间。

// sol.cpp 开头
#include <ctime>
// 在 main 循环或递归深处
if (clock() > 0.95 * CLOCKS_PER_SEC) { // 假设限时1秒
    // 输出当前所有状态以便调试，或者直接退出
    return 0; 
}

或者在 Linux 下使用 timeout 命令：system("timeout 1s ./sol < data.in > data.out")。

4. 常见坑点（Windows vs Linux）

行末空格/换行：Windows 换行是 \r\n，Linux 是 \n。如果题目对格式要求不严，fc 可能会报错。
- 解决：fc /W (忽略空白符) 或 diff -w。
随机种子：srand(time(0)) 在一秒内多次运行可能产生相同的种子。
- 解决：使用 chrono 高精度时间或在 Shell 脚本中生成种子传入程序。

脚本流派（备选方案）

如果你不喜欢写 C++ 对拍器，可以使用脚本文件，保存为 .bat (Windows) 或 .sh (Linux)。

Windows (`run.bat`)

@echo off
:loop
gen.exe > data.in
bf.exe < data.in > data.ans
sol.exe < data.in > data.out
fc data.out data.ans > nul
if errorlevel 1 goto error
echo Accepted
goto loop

:error
echo Wrong Answer!
pause

Linux (`run.sh`)

#!/bin/bash
while true; do
    ./gen > data.in
    ./bf < data.in > data.ans
    ./sol < data.in > data.out
    if diff -w data.ans data.out; then
        echo "Accepted"
    else
        echo "Wrong Answer"
        exit 0
    fi
done

总结

先写暴力：确保你有一个绝对正确的基准。
小范围随机：\(N\) 设小一点，方便 Debug。
构造极端数据：别忘了 \(N=1\) 或链状、菊花图等特殊情况。
保留现场：出错时，data.in 就是你的救命稻草，把它复制出来单独调试。

1. 什么是 mt19937？

全称：Mersenne Twister 19937（梅森旋转算法）。
定义：它是一个伪随机数生成器（PRNG）引擎。
名字含义：
- MT：Mersenne Twister（梅森旋转算法）。
- 19937：它的循环周期是 \(2^{19937}-1\)，这是一个梅森素数。
C++对应类型：
- std::mt19937：生成 32 位无符号整数（unsigned int）。
- std::mt19937_64：生成 64 位无符号整数（unsigned long long）。

2. 为什么要抛弃 `rand()`？

rand() 在算法竞赛中有三个致命弱点，而 mt19937 完美解决了它们：

特性	rand()	mt19937 / mt19937_64
值域范围	极小。在 Windows 下 `RAND_MAX` 通常只有 32767。如果你需要生成 \(1\) 到 \(10^5\) 的数，`rand()` 甚至无法覆盖所有数字。	极大。32 位版可达 \(4 \times 10^9\)，64 位版可达 \(1.8 \times 10^{19}\)。
随机质量	差。通常使用线性同余法 (LCG)，低位循环明显，统计特性不佳。	极好。通过了严格的 Diehard 随机性测试，分布非常均匀。
周期	短。很容易出现循环重复序列。	天文数字 (\(2^{19937}-1\))，在宇宙毁灭前都不会循环。
速度	非常快。	快（稍微比 rand 慢一点点，但完全可以忽略不计）。

3. 如何使用（标准模板）

使用 mt19937 分为两步：

定义引擎（发动机）：负责生成乱七八糟的原始比特流。
定义分布（变速箱）：负责把原始数据映射到你想要的范围（如 [l, r]）。

基础代码模板

#include <iostream>
#include <random> // 必须包含
#include <chrono> // 用于生成高精度种子

using namespace std;

int main() {
    // 1. 初始化种子 (Seed)
    // 使用当前时间戳的高精度计数值作为种子，防止每次运行结果一样
    unsigned seed = chrono::steady_clock::now().time_since_epoch().count();
    
    // 2. 定义生成器引擎
    mt19937 rng(seed); 
    // 如果需要生成 long long 范围的大数，请使用 mt19937_64 rng(seed);

    // 3. 定义分布 (Distribution) -> 生成 [1, 100] 之间的均匀随机整数
    // 注意：这是闭区间，包含 1 和 100
    uniform_int_distribution<int> dist(1, 100);

    // 4. 生成随机数
    for(int i = 0; i < 5; i++) {
        cout << dist(rng) << " "; // 将引擎 rng 传入分布对象 dist
    }

    return 0;
}

4. 常见误区与进阶技巧

误区 1：直接对 `rng()` 取模

很多人习惯写 rng() % n。

问题：rng() 生成的是 32 位整数，直接取模会导致分布不均匀（Modulo Bias），特别是当 \(n\) 比较大时，较小的数出现的概率会略微偏大。
正解：始终使用 uniform_int_distribution。

误区 2：在循环内定义引擎

// 错误示范！
for(int i=0; i<n; i++) {
    mt19937 rng(time(0)); // 每一轮都重新初始化
    cout << rng() << endl;
}

后果：程序运行极快，time(0) 在 1 秒内是不变的。这会导致你输出的 \(N\) 个数完全相同。
正解：mt19937 应该作为全局变量或者在 main 函数开头初始化一次。

技巧：封装成简易函数

在竞赛中，为了少打字，可以这样封装：

mt19937_64 rng(chrono::steady_clock::now().time_since_epoch().count());

// 生成 [l, r] 的随机数
long long rnd(long long l, long long r) {
    return uniform_int_distribution<long long>(l, r)(rng);
}

// 使用
int x = rnd(1, 100000);

技巧：生成浮点数

如果题目需要生成 double 类型的随机数（例如计算几何）：

// 生成 [0.0, 1.0) 范围的实数
uniform_real_distribution<double> dist_real(0.0, 1.0);
double d = dist_real(rng);

5. 总结

在 C++ 算法竞赛中：

忘记 rand()：除非你是在写 Hello World。
默认使用 mt19937：如果涉及 long long 数据范围，使用 mt19937_64。
配合 chrono 做种子：防止被 Hack 或生成重复数据。
配合 uniform_int_distribution：保证数据严格均匀分布。

posted @ 2025-12-02 16:08 katago 阅读(0) 评论(0) 收藏举报

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Just run

对拍

核心组成部分

第一步：编写数据生成器 (`gen.cpp`)

通用生成器模板：

高级生成技巧：

第二步：编写对拍控制器 (`duipai.cpp`)

C++ 对拍器模板：

第三步：如何“有效”对拍（进阶技巧）

1. 数据范围控制策略

2. 处理 Special Judge (SPJ)

3. 应对 TLE（超时）

4. 常见坑点（Windows vs Linux）

脚本流派（备选方案）

Windows (`run.bat`)

Linux (`run.sh`)

总结

1. 什么是 mt19937？

2. 为什么要抛弃 `rand()`？

3. 如何使用（标准模板）

基础代码模板

4. 常见误区与进阶技巧

误区 1：直接对 `rng()` 取模

误区 2：在循环内定义引擎

技巧：封装成简易函数

技巧：生成浮点数

5. 总结

公告

Just run

对拍

核心组成部分

第一步：编写数据生成器 (gen.cpp)

通用生成器模板：

高级生成技巧：

第二步：编写对拍控制器 (duipai.cpp)

C++ 对拍器模板：

第三步：如何“有效”对拍（进阶技巧）

1. 数据范围控制策略

2. 处理 Special Judge (SPJ)

3. 应对 TLE（超时）

4. 常见坑点（Windows vs Linux）

脚本流派（备选方案）

Windows (run.bat)

Linux (run.sh)

总结

1. 什么是 mt19937？

2. 为什么要抛弃 rand()？

3. 如何使用（标准模板）

基础代码模板

4. 常见误区与进阶技巧

误区 1：直接对 rng() 取模

误区 2：在循环内定义引擎

技巧：封装成简易函数

技巧：生成浮点数

5. 总结

公告

第一步：编写数据生成器 (`gen.cpp`)

第二步：编写对拍控制器 (`duipai.cpp`)

Windows (`run.bat`)

Linux (`run.sh`)

2. 为什么要抛弃 `rand()`？

误区 1：直接对 `rng()` 取模