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- 45页详细PDF学习文档 - 89个知识点全覆盖，含详细说明和代码示例 - AI模型重评分（81个知识点评分变化，黄色高亮标记） - 基于全网深度调研（CSP-J历年真题考点分析） - 涵盖：基础知识、C++程序设计、数据结构、算法、数学
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5.9 KiB
Python
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Python
#!/usr/bin/env python3
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"""
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调用AI模型对NOI入门级知识点进行重新评分
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基于全网调研数据（CSP-J历年真题考频、难度趋势、2025大纲修订）
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"""
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import json
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from openai import OpenAI
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client = OpenAI()
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# 入门级所有知识点及其原始评分
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knowledge_points = """
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以下是NOI大纲（2025年修订版）入门级的所有知识点及其原始难度评级（1-5分）。
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请你作为NOI竞赛专家，结合以下调研数据，对每个知识点重新评分。
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调研数据：
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1. CSP-J历年真题（2010-2025）考点频率分析：
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- T1高频：模拟法、整数拆分/数位分离、字符串基础、数学
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- T2高频：模拟、贪心、排序、队列、二分、时间复杂度优化
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- T3高频：动态规划（线性DP/背包DP）、数据结构（栈/队列/树）、BFS/DFS、字符串大模拟
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- T4高频：DP/图论/树型数据结构、最短路、拓扑排序
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2. 近年趋势：难度持续上升，时间复杂度优化成标配，数学思维考察增多
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3. DP是CSP-J拉开差距的关键考点
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4. 2025年大纲新增了倍增法、差分等知识点
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评分维度（综合以下4个维度给出1-10分的综合评分）：
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- 考试重要性（考频高=分高）
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- 学习难度（越难=分越高）
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- 区分度（能拉开差距=分高）
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- 实用性（在实际竞赛中的应用广度）
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请对以下每个知识点给出：
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1. 新的综合评分（1-10分）
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2. 是否与原始评分不同（标记changed=true/false）
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3. 简短的评分理由（20字以内）
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知识点列表（格式：编号 | 知识点名称 | 原始评级）：
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=== 2.1.1 基础知识与编程环境 ===
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1 | 计算机的基本构成 | 1
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2 | 操作系统基本概念及常见操作 | 1
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3 | 计算机网络和Internet基本概念 | 1
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4 | 计算机的历史和常见用途 | 1
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5 | NOI相关活动的历史与规则 | 1
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6 | 位、字节与字 | 1
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7 | 程序设计语言及编译运行基本概念 | 1
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8 | 文件/目录的图形界面操作 | 1
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9 | Windows/Linux集成开发环境使用 | 1
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10 | 编译命令g++的基本使用 | 1
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=== 2.1.2 C++程序设计 ===
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11 | 标识符、关键字、常量、变量、表达式 | 1
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12 | 常量与变量的命名、定义及作用 | 1
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13 | 头文件与名字空间 | 2
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14 | 编辑、编译、解释、调试概念 | 2
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15 | 基本数据类型(int,long long,float,double,char,bool) | 1
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16 | 输入输出语句(cin/cout/scanf/printf) | 2
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17 | 条件语句(if/switch) | 2
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18 | 循环语句(for/while/do while) | 2
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19 | 多层循环语句 | 3
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20 | 算术/关系/逻辑运算 | 1
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21 | 位运算 | 2
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22 | 数学库常用函数 | 3
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23 | 顺序/分支/循环结构 | 1
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24 | 模块化程序设计与流程图 | 2
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25 | 数组与数组下标 | 1
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26 | 二维数组与多维数组 | 3
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27 | 字符数组与string类 | 2
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28 | 函数定义与调用、递归函数 | 2
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29 | 传值与传引用参数 | 3
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30 | 结构体与联合体 | 3
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31 | 指针与引用 | 4
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32 | 文件读写 | 2
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33 | STL常用函数(min/max/swap/sort) | 3
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34 | STL容器(stack/queue/list/vector) | 4
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=== 2.1.3 数据结构 ===
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35 | 链表(单/双向/循环) | 3
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36 | 栈 | 3
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37 | 队列 | 3
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38 | 树的定义与基本概念 | 3
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39 | 二叉树定义与基本性质 | 3
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40 | 树/二叉树的表示与存储 | 4
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41 | 二叉树的遍历(前序/中序/后序) | 4
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42 | 完全二叉树定义、性质与数组表示 | 4
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43 | 哈夫曼树与哈夫曼编码 | 4
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44 | 二叉搜索树 | 4
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45 | 图的定义与相关概念 | 3
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46 | 图的存储(邻接矩阵/邻接表) | 4
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=== 2.1.4 算法 ===
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47 | 算法概念 | 1
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48 | 算法描述(自然语言/流程图/伪代码) | 2
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49 | 枚举法 | 1
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50 | 模拟法 | 1
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51 | 贪心法 | 3
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52 | 递推法 | 3
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53 | 递归法 | 4
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54 | 二分法 | 4
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55 | 倍增法 | 4
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56 | 前缀和 | 3
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57 | 差分 | 4
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58 | 高精度运算 | 4
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59 | 排序基本概念 | 3
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60 | 冒泡排序 | 3
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61 | 选择排序 | 3
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62 | 插入排序 | 3
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63 | 计数排序 | 3
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64 | 深度优先搜索(DFS) | 5
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65 | 广度优先搜索(BFS) | 5
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66 | 图的深度优先遍历 | 4
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67 | 图的广度优先遍历 | 4
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68 | 泛洪算法(Flood Fill) | 5
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69 | 动态规划基本思路 | 4
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70 | 简单一维动态规划 | 4
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71 | 简单背包类型动态规划 | 5
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72 | 简单区间类型动态规划 | 5
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=== 2.1.5 数学与其他 ===
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73 | 自然数/整数/有理数/实数及运算 | 1
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74 | 进制与进制转换 | 1
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75 | 代数(初中部分) | 1
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76 | 几何(初中部分) | 1
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77 | 整除/因数/倍数/质数/合数 | 3
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78 | 取整 | 3
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79 | 模运算与取余 | 3
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80 | 整数唯一分解定理 | 3
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81 | 辗转相除法(欧几里得算法) | 3
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82 | 素数筛法(埃氏筛/线性筛) | 4
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83 | 集合 | 2
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84 | 加法原理 | 2
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85 | 乘法原理 | 2
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86 | 排列 | 4
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87 | 组合 | 4
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88 | 杨辉三角 | 4
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89 | ASCII码 | 2
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请以JSON格式返回，格式如下：
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[
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{"id": 1, "name": "知识点名称", "original_score": 1, "new_score": 2, "changed": true, "reason": "评分理由"},
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||
...
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||
]
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"""
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response = client.chat.completions.create(
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model="gpt-4.1-mini",
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messages=[
|
||
{"role": "system", "content": "你是NOI竞赛评分专家。请严格按照JSON格式返回评分结果。"},
|
||
{"role": "user", "content": knowledge_points}
|
||
],
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||
temperature=0.3,
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||
max_tokens=8000
|
||
)
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result = response.choices[0].message.content
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# Extract JSON from response
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if "```json" in result:
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result = result.split("```json")[1].split("```")[0]
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elif "```" in result:
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result = result.split("```")[1].split("```")[0]
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scores = json.loads(result)
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# Save to file
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with open('/home/ubuntu/ai_scores.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
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json.dump(scores, f, ensure_ascii=False, indent=2)
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# Print summary
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changed_count = sum(1 for s in scores if s.get('changed', False))
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print(f"总共评分 {len(scores)} 个知识点")
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print(f"其中 {changed_count} 个知识点评分发生了变化")
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print("\n评分变化的知识点：")
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||
for s in scores:
|
||
if s.get('changed', False):
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||
print(f" [{s['id']}] {s['name']}: {s['original_score']} -> {s['new_score']} ({s['reason']})")
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