编程竞赛代码修改数据集分析报告

引言与背景

在计算机编程教育和算法研究领域，编程竞赛数据集具有重要的价值。这些数据集不仅包含了各种算法问题的描述，还记录了参赛者的代码提交情况，包括成功和失败的案例。本次分析的数据集是一个编程竞赛代码修改数据集，包含了197个编程问题的详细描述和大量的代码提交记录，涵盖了多种编程语言和错误类型。

该数据集由两部分组成：一是problem_descriptions文件夹中的197个HTML文件，每个文件对应一个编程问题的详细描述；二是train.json和test.json文件，包含了大量的代码提交记录，每条记录都包含了原始代码、修改后的代码、修改类型和错误信息等详细信息。这种结构使得该数据集不仅可以用于算法问题的学习和研究，还可以用于代码纠错、代码优化、编程教育等多个领域。

对于科研人员来说，该数据集可以用于研究代码错误模式、代码修改策略、编程学习曲线等；对于算法工程师来说，该数据集可以用于训练代码纠错模型、代码优化模型和编程辅助系统；对于编程教育工作者来说，该数据集可以用于开发编程练习平台、自动评分系统和个性化学习推荐系统。

数据基本信息

数据字段说明

数据分布情况

问题描述分布

数据集包含197个编程问题的详细描述，每个问题都有唯一的ID，格式为"p"后跟5位数字（如p00001、p00002等）。问题描述文件为HTML格式，包含问题名称、问题描述、输入格式、输出格式、约束条件和样例输入输出等信息。

编程语言分布

从已分析的部分数据来看，数据集中的代码提交主要使用C++语言，同时也包含其他编程语言的代码提交记录。编程语言的多样性使得该数据集可以用于跨语言的代码分析和研究。

错误类型分布

常见的错误类型包括：

• 时间超限（Time Limit Exceeded/TLE）

• 内存超限（Memory Limit Exceeded/MLE）

• 答案错误（Wrong Answer/WA）

• 运行时错误（Runtime Error/RE）

• 编译错误（Compilation Error/CE）

这些错误类型涵盖了编程竞赛中常见的各类问题，为代码纠错研究提供了丰富的样本。

修改类型分布

代码修改类型主要包括：

• 删除（delete）：删除代码中的某些行

• 替换（replace）：替换代码中的某些行

• 插入（insert）：在代码中插入新行

这些修改类型反映了参赛者在解决编程问题时常用的代码优化和纠错策略。

数据优势

数据样例

问题描述样例

以下是问题p00001的描述：

<H1>List of Top 3 Hills</H1>
​
<p>
There is a data which provides heights (in meter) of mountains. The data is only for ten mountains.
</p>
​
<p>
Write a program which prints heights of the top three mountains in descending order.
</p>
​
<H2>Input</H2>
​
<pre>
Height of mountain 1
Height of mountain 2
Height of mountain 3
 .
 .
Height of mountain 10
</pre>
​
<h2>Constraints</h2>
​
<p>
0 ≤ height of mountain (integer) ≤ 10,000
</p>
​
<H2>Output</H2>
​
<pre>
Height of the 1st mountain
Height of the 2nd mountain
Height of the 3rd mountain
</pre>
​
<H2>Sample Input 1</H2>
<pre>
1819
2003
876
2840
1723
1673
3776
2848
1592
922
</pre>
​
<H2>Output for the Sample Input 1</H2>
​
<pre>
3776
2848
2840
</pre>

代码提交记录样例

以下是一条代码提交记录的示例：

{
  "problem_id": "p03264",
  "language": "C++",
  "original_status": "Time Limit Exceeded",
  "original_src": "#include <iostream>\nusing namespace std;\n\nint main() {\n  int k;\n  cin >> k;\n\n  int even = k / 2;\n  int odd = k / 2 + k % 2;\n\n  cout << even * odd << endl;\n  while (1)\n    ;\n  return 0;\n}",
  "changed_src": "#include <iostream>\nusing namespace std;\n\nint main() {\n  int k;\n  cin >> k;\n\n  int even = k / 2;\n  int odd = k / 2 + k % 2;\n\n  cout << even * odd << endl;\n  return 0;\n}",
  "change": "delete",
  "error": "TLE",
  "stderr": ""
}

应用场景

代码纠错模型训练

该数据集可以用于训练代码纠错模型。模型可以学习从错误代码到正确代码的映射关系，识别常见的错误模式，并生成修复建议。通过分析大量的代码修改记录，模型可以掌握不同类型错误的修复策略，如如何解决时间超限问题、如何修复答案错误等。这种模型可以应用于编程教育平台，为学习者提供实时的代码纠错建议，帮助他们更快地掌握编程技能。

代码优化研究

通过分析数据集中的代码修改记录，研究人员可以了解参赛者在解决编程问题时常用的代码优化策略。例如，如何将时间复杂度较高的算法优化为时间复杂度较低的算法，如何减少内存使用，如何提高代码的可读性和可维护性等。这些研究结果可以用于开发代码优化工具，帮助程序员自动优化代码，提高开发效率。

编程教育应用

该数据集包含了197个编程问题的详细描述和大量的代码提交记录，非常适合用于编程教育。教育工作者可以基于这些问题开发编程练习平台，让学生练习解决各种算法问题。同时，通过分析学生的代码提交情况，教育工作者可以了解学生的学习进度和常见错误，提供个性化的学习建议。此外，数据集还可以用于开发自动评分系统，自动评估学生的代码质量和正确性。

算法研究与改进

数据集中的问题描述涵盖了算法、数据结构、数学等多个领域，为算法研究提供了丰富的素材。研究人员可以基于这些问题设计新的算法，或者改进现有的算法。例如，针对某个特定的问题，研究人员可以比较不同算法的时间复杂度和空间复杂度，找出最优的解决方案。此外，通过分析大量的代码提交记录，研究人员可以了解不同算法在实际应用中的表现，为算法改进提供参考。

代码质量评估

该数据集可以用于研究代码质量评估方法。通过分析原始代码和修改后的代码之间的差异，研究人员可以提取代码质量的评估指标，如代码的可读性、可维护性、效率等。这些指标可以用于开发代码质量评估工具，帮助程序员提高代码质量。

结尾

编程竞赛代码修改数据集是一个极具价值的数据集，包含了197个编程问题的详细描述和大量的代码提交记录。该数据集的优势在于数据量丰富、问题类型多样、代码修改详细、错误类型全面、多语言支持和问题描述完整。这些特点使得该数据集可以应用于代码纠错模型训练、代码优化研究、编程教育应用、算法研究与改进以及代码质量评估等多个领域。

该数据集的核心价值在于它记录了从错误代码到正确代码的修改过程，这对于理解编程思维和错误模式具有重要意义。通过对该数据集的深入分析和利用，可以推动编程教育、代码分析和算法研究的发展。

如果您对该数据集感兴趣，或者需要获取更多关于该数据集的信息，可以私信联系获取更多详情。