算法竞赛的知识地图：OI Wiki 开源免费，从入门到进阶都覆盖

算法与数据结构的知识点零散且互相依赖，OI Wiki 把它们整理成一张可导航的知识地图，几乎每个竞赛常用算法都能找到中文讲解与复杂度分析。

它解决什么问题

算法资料东一篇西一篇，不知道学完这个该学什么，也不知道自己漏了什么。

英文竞赛资料多但阅读门槛高，中文资料又常常只给代码不给推导。

核心能力

刷题之前，先把「复杂度直觉」建立起来

很多人刷题卡住不是因为不会写代码，而是看不出「这个规模的数据该用什么复杂度的算法」。1e5 的数据量下 O(n²) 就会超时，1e3 以下暴力可能就够了。

这种直觉只能靠反复做「规模 → 复杂度 → 算法选择」的对应练习建立。建议每道题先估算规模上限，再决定用什么手段，而不是先想算法再硬套。

同类工具怎么选

谁适合用

• 参加算法竞赛的学生
• 准备技术面试、需要系统复习算法的人
• 计算机专业学生，想补数据结构与算法课的人

怎么开始

1. 打开 oi-wiki.org，先看「关于」与目录结构，建立整体印象。
2. 按目录从基础部分（排序、二分、前缀和）开始，不要跳。
3. 每个算法读完先自己实现一遍，再看参考实现对比。
4. 配套刷题：在洛谷、Codeforces 等平台按知识点找题目。
5. 需要离线可访问时从 GitHub 构建离线版本。

常见问题

适合零基础吗？
有一点点编程基础就能入门；完全没写过代码的建议先学一门语言的基础语法。

和《算法导论》比呢？
OI Wiki 更偏竞赛实用、中文、覆盖广；《算法导论》理论更系统但阅读门槛高。

内容准确吗？
社区协作维护，整体质量高，但个别条目可能存在笔误，发现可以提 Issue。

授权与合规

OI Wiki 是开源项目，内容在 GitHub 上协作维护，采用开放许可发布，可免费在线阅读。 官网：oi-wiki.org。