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审核比赛的可以看这个（doge-作者更新下一期了！！！-------------------------------------------
请不要以自己作为某种特例来反驳这些AI所表现出的特征
AI的代码编辑本来就是按照程序员最科学严谨的方式编写的
所以，如果你遇到了与AI码风相似的情况
请不要以“我写代码就会有XXX条特征”的格式发表评论
有特例是正常的
作者更新了！！！
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《人类代码的特征》
《人类代码的特征》
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《人类代码的特征》
《人类代码的特征》
《人类代码的特征》
《人类代码的特征》
访谈
此为作者对某人的对话
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作者用的是乱七八糟的语言，AI看不懂（自带防伪
发现评论区一个很好玩的东西
*关注我，下期继续揭晓其他主题
如果有AIer把这一段喂给AI，也不需要担心；
管理会出手
本来就有很多人类也有的特征，喂给AI反而欲盖弥彰
后期修改的AIer我们这篇帖子也没辙
所以，你可以把这一篇当做识别AI的手段，或是当做水帖也可以
食用过AI的人总是能轻易的看出AI代码的特征，但是总有一些非常厉害的AIer。以下特征可以帮你揪出他们
1.几乎不用万能头
2.设置的变量很长，并经常带有下划线
例如：
人
AI
3.遇到黄题以上的题目，第一个代码是部分分甚至没分的。至少要让他修改到第二段代码以上才会正确。修改次数与题目难度有关
4.注释像是给别人看的
5.代码中的空格一个不缺，非常多
6.会运用一些大多数人所不知道的，老师不会讲的函数或运算符
7.基本只用vector动态数组
8.不会在主函数里写很多代码，基本都是void函数
9.有时候不加using namespace std;代码里全是std::
10.对题目的要求有时候会无视，自己创建
11.对于类似的、不同题目的代码，AI有时会认为是同一道题的
12.AI有时会越界判断，例如题目要求1<n<1e9,AI会判断为零的情况
13.AI 对返回值为 void 的函数通常不写 return;
14.AI对于格式这方面总是PE
15.相比于人类，AI会用我们基本不会用的指针和链表
16.部分AI生成for循环时会采用++i，但由于使用这个的人类比AI更多，所以不建议作为评判依据
17.for循环的一次性变量AI会使用不同变量名（大多数
18.AI在输出时可能使用三目运算符等方式确保不会输出行末空格
19.AI经常不必要地输出行末回车
20.AI基本不使用#define
21.AI基本不会将多个操作变量的语句间使用逗号分隔（如s-=a[i],k<<=2之间的）
22.AI经常创建变量存储接下来要用到的值，尽管这个值可能非常简单且使用很少（如多重背包的k*w[i]）
23.一些AI的代码会在int main(){}上加一个空行
24.喜欢写类似于循环条件为char c:s之类
例如下面的深搜模版
还有一种神秘方法：查看用户主页，看是否发过题解，没有正确率还很高，几乎就是AI；查看用户答题时间，1分钟一题（黄的以上）的基本都是AI\color{yellow}{查看用户主页，看是否发过题解，没有正确率还很高，几乎就是AI；查看用户答题时间，1分钟一题（黄的以上）的基本都是AI}查看用户主页，看是否发过题解，没有正确率还很高，几乎就是AI；查看用户答题时间，1分钟一题（黄的以上）的基本都是AI
对于聪明的AIer，我们可以把题目喂给每一个AI（目前基本是deepseek），然后核对所用方法是否一致
不用担心AIer把此篇喂给AI
这个是评论区一个人问AI后的结果
豆包：AI代码的特征
还挺有道理的
在信息学奥赛（如 NOIP、CSP、IOI 等）题目中，AI 生成的代码除了具备通用 C++ 代码的特征外，还会因竞赛场景的特殊性呈现一些更具体的表现，这些特征与人类选手的竞赛代码习惯形成鲜明对比：
对 “竞赛技巧” 的处理生硬
人类选手：擅长使用竞赛专用技巧，如位运算优化（lowbit、状态压缩）、常数级优化（循环展开、寄存器变量register）、输入输出加速（iossync_with_stdio(false);）等。
AI 生成代码：较少主动使用这些技巧，即使题目涉及大数据量，也可能默认用cin/cout而不加加速，或对可优化的循环保持 “朴素写法”。例如：
cpp
运行
// 人类可能的写法（加速输入）
ios：：sync_with_stdio(false);
cin.tie(0);
// AI可能直接写
cin >> n; // 不做任何加速
算法选择 “模板化”，缺乏场景适配
人类选手：会根据题目数据范围灵活选择算法（如 n≤1e5 用 O (n log n)，n≤1e4 用 O (n²)），甚至对同一问题混合使用多种算法（如 “小规模用暴力，大规模用 DP”）。
AI 生成代码：倾向于套用 “标准算法模板”，不考虑数据范围的边界情况。例如：
对 n≤100 的题目，可能依然实现复杂的线段树而非直接暴力；
对需要 “贪心 + 特判” 的题目，可能只实现纯贪心导致部分用例错误。
对 “题目隐藏条件” 的敏感度低
竞赛题目：常包含隐含约束（如 “数据保证无环”“输入为正整数”），人类选手会利用这些条件简化代码。
AI 生成代码：可能无视隐含条件，做冗余处理。例如：
题目明确 “树结构无环”，AI 仍在 DFS 中加入环检测代码；
题目说明 “k≤10”，AI 却按 k≤1e9 的情况实现复杂的二分逻辑。
代码 “健壮性过剩”，忽略竞赛效率
人类选手：在竞赛中优先保证效率，允许 “在题目约束内安全” 的不严谨（如默认数组开足够大，不检查动态内存分配失败）。
AI 生成代码：可能加入过多错误处理，导致超时。例如：
cpp
运行
// AI可能的写法（冗余检查）
if (i < 0 || i >= n || j < 0 || j >= m) {
cerr << "Invalid index" << endl;
exit(1);
}
// 人类选手可能直接写（依赖题目约束）
grid[i][j] = 1;
对 “输出格式” 的处理机械
竞赛题目：对输出格式要求严格（如 “每行末尾无空格”“多组数据空行分隔”），人类选手会针对性处理（如用变量记录是否为第一个元素）。
AI 生成代码：可能用统一模板处理（如三目运算符判断是否加空格），但容易在复杂场景（如多组测试用例）中出错，导致 PE（格式错误）。例如：
cpp
运行
// 处理多组输出时，AI可能多输出空行
for (int t=0; t<T; t++) {
solve();
cout << endl; // 最后一组也输出空行，导致PE
}
变量命名 “过度清晰”，不符合竞赛简洁性
人类选手：习惯用短名（n,m,k表示数据量，i,j表示循环，dp[i]表示动态规划数组），节省编码时间。
AI 生成代码：变量名冗长且与问题强绑定（如number_of_vertices max_weight_capacity），在竞赛中显得冗余。
对 “样例输入” 的依赖度高
人类选手：会分析题目逻辑，考虑边缘情况（如 n=0、数据全相同）。
AI 生成代码：若训练数据中缺乏特定边缘情况，可能只通过样例而忽略极端用例。例如：
题目要求处理 n=0 的情况，AI 代码可能因样例中 n≥1 而直接崩溃。
这些特征的核心原因是：AI 对竞赛场景的 “语境理解” 不足，只能基于通用编码规范和算法模板生成代码，而人类选手则会结合竞赛经验（效率优先、抓隐含条件、适配数据范围）进行针对性优化。在实际判题中，这些差异往往体现在 “AI 代码能通过部分样例但难拿满分”，而人类选手的代码则更贴合竞赛的 “应试逻辑”。
如有缺失，欢迎补充
//请把特征||AI代码发在评论区，如有代表性，会采取
此文章并不反对AI，但是不能不正当的运用AI
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