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== 高级技巧 == === 帕累托原则应用 === 80%的分数往往来自20%的题目,识别关键题目可大幅提升效率: <mermaid> pie title 分数分布比例 "关键题目" : 80 "普通题目" : 15 "高难度题" : 5 </mermaid> === 蒙特卡洛模拟 === 赛前可通过历史数据模拟不同策略的预期得分: <syntaxhighlight lang="python"> import random def simulate_contest(strategy, n_runs=1000): total_scores = [] for _ in range(n_runs): score = 0 time_left = 180 # 分钟 for prob in strategy: time_spent = min(random.gauss(prob['mean_time'], 5), time_left) if random.random() < prob['solve_prob']: score += prob['points'] time_left -= time_spent if time_left <= 0: break total_scores.append(score) return sum(total_scores)/n_runs # 策略示例:先做2道中等题再做3道简单题 strategy = [ {'points': 500, 'mean_time': 25, 'solve_prob': 0.7}, {'points': 500, 'mean_time': 30, 'solve_prob': 0.6}, {'points': 300, 'mean_time': 15, 'solve_prob': 0.9}, {'points': 300, 'mean_time': 10, 'solve_prob': 0.95}, {'points': 300, 'mean_time': 12, 'solve_prob': 0.85} ] print(f"预期平均得分: {simulate_contest(strategy):.1f}") </syntaxhighlight>
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