经典例子： [NOIP2017 小凯的疑惑](http://uoj.ac/problem/329)
-我自己的标准是：尽量不要出数学填空题。但这样的纯数学题也不是完全不可取，有时纯粹地考察一些 OI 常用数学知识也是可以接受的。
+OI 中的数学题与其它数学题的区别，也是体现 OI 本质的一个特点，是 OI 中的数学题往往重点不在答案 **是什么**，而在如何 **加快** 答案的计算。如果一道题考察的重点是“怎么算”而非“怎么快速计算”，这样的数学题一般都是不适合出在 OI 中的。
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->
+> 一部分偏题中牵涉到了大学物理的内容，导致选手在面对这些从未接触过物理知识点时变得不知所措，造成了知识上的隔膜。
+>的
> ——[王天懿《论偏题的危害》][2]
经典例子： [「清华集训 2015」多边形下海](http://uoj.ac/problem/159)
### 输入输出格式
-输入输出格式清晰 **完整** 即可，没有死板的要求，个人建议参照 CF 的题目来写输入输出格式，具体可以参考[CF 出题人须知][3]。
+输入输出格式清晰 **完整** 即可，没有死板的要求，个人建议参照 CF 的题目来写输入输出格式，具体可以参考 [CF 出题人须知][3]。
+
+为了方便选手做题，输入输出格式中最好说明每个变量的具体含义，除非变量的意义非常长，没法一句话说清楚（这时可以说“意义见题目描述”）。
需要特别注意的是，如果输出中含有小数，请尽量使用 SPJ。如果无法使用 SPJ，请保证对精度的要求是有限的。
-如果没有保证，对精度的要求可能是无限的。例如：要求保留三位小数，实际答案为 $0.0015$ ，此时只要有任意大小的误差导致计算出的答案小于 $0.0015$ ，即使计算出的答案是 $0.0014999999999\cdots$ 也会输出错误的答案。
+如果没有保证，对精度的要求可能是无限的。例如：要求保留三位小数，实际答案为 $0.0015$ ，此时只要有任意大小的误差导致计算出的答案小于 $0.0015$ ，即使计算出的答案是 $0.00149999\cdots$ 也会输出错误的答案。
保证对精度要求有限的例子：请输出答案四舍五入后保留小数点后三位的结果。令标准答案为 $ans$ ，数据保证对于任意满足 $\frac{|x-ans|}{\max(1,ans)}<10^{-9}$ 的 $x$ ，四舍五入后结果与 $ans$ 四舍五入后相同。
4. 实数没说小数点后位数。
5. 某些变量没有给范围。
-你需要保证标程可以通过满足题面所述数据范围的任何一组数据。
+你需要保证标程可以通过满足题面所述数据范围的 **任何一组数据**。
### 样例
}
```
+如果使用 `testlib.h`，可以使用 `shuffle` 函数，和 `random_shuffle` 类似，但使用 `rnd.next` 作为随机数生成器。
+
#### 生成随机区间
常见错误方法：在 $[1,n]$ 中随机生成左端点 $l$ ，再在 $[l, n]$ 中随机生成右端点 $r$ 。这样的话生成的区间会比较靠右。
for (i = 1; i <= n; ++i) p.push_back(i);
shuffle(p.begin(), p.end());
- // testlib.h 自带的用于替代 random_shuffle 的函数
// 使用 rnd.next() 进行 shuffle
printf("%d %d %d\n", n, m, k);
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