最近幾個準備參加 USACO 競賽的學生，在向我咨詢應該如何學習。他們原來都是學習Python 語言的， 本打算基于Python 語言繼續深入學習算法和資料結構，但是不少人告訴他們，使用Python 語言考個銀牌沒有問題，但是想要考金牌和白金就會碰到瓶頸，畢竟Python 是解釋性語言，速度比較慢，在執行時間上比較吃虧。 但如果不使用Python的話，就意味着要學習一種新的語言，這需要花費更多的時間在程式設計語言層面，并且Python是人工智能領域的王者語言，一旦放棄了Python 語言，今後想要轉向人工智能，還要再重新把這門語言熟悉起來。是以，他們就是想确定清楚使用Python 語言參加USACO 競賽到底靠不靠譜？
衆所周知，USACO 競賽是支援多種語言的，分别是 C++、C、Python、Java、Pascal，根據曆屆的資料統計，使用 C++ 語言的人數是最多的，其次是 Java，這兩個語言占領了将近80% 的份額，Pascal 和C 語言基本上都已經無人問津了，Python 這兩年一直處于上升期，使用的人員越來越多。
按照正常的邏輯去了解的話，既然 USACO 允許使用這幾門語言參加競賽，那麼相信不管使用哪種語言都是能夠完成任務的。在USACO 競賽中，會對程式的執行時間做限制，為了彌補不同語言執行效率上的差異，同樣的一道題目，給Java 和 Python 語言的限定時間會比C++ 要長一些，例如對于C++來說，大部分題目都是要求要在一秒内運作完畢，給Python 的限定時間就是二秒。
但不得不承認的是，Python 語言的運作效率和C++ 确實無法比拟，C++ 的效率和 C語言類似，非常接近 彙編語言，使用這種語言可以靈活的操作很多底層的指令，這帶來了極大的效率提升，但如果沒有使用好，也容易出現錯誤，例如指針操作就很容易引起崩潰。Python 語言把這些風險全都屏蔽掉了，它提供了更進階，更安全的環境，但帶來的代價就是執行效率上會降低。我們來看一個案例，這是一道 USACO Training 的題目：
這道題目最簡單的解題思路就是暴力求解法，把所有的可能都羅列枚舉出來進行比較，但這種算法在時間複雜性上沒有辦法達到要求，題目中給出的是在5秒時間内完成。
一種更新的做法就是預先計算bisquares 集合，然後以空間換時間，儲存在125000 的數組中，序列的增長步長從 1 開始不斷增加，看看什麼樣的組合是滿足條件的，把符合的序列儲存在結果中。 **這種方法使用 C++ 語言實作後，是能夠達到時間要求的，但是同樣的算法，使用Python 語言實作，就無法在5 秒内完成。**
對于使用Python語言的開發者來說，就需要在算法上更進一步，繼續過濾掉一些不太可能的組合，使得嘗試的選項更少，這樣才能在 5秒内完成任務。這道題目官方給出了一個Python 實作，其算法方面更加精巧，能夠在指定時間完成，有興趣的同學可以去看看官方的解析。
從上面的例子大家可以看出，當你決定使用Python 語言的時候，在平時的訓練和最終比賽中，會碰到同樣的算法，但是由于語言效率低，而無法完成任務的情況，這就需要你在算法層面上進行更加深入的思考，找到一個更加高效的解決辦法。
看上去如果使用Python，你可能需要在算法層面付出更多的努力，但這未嘗不是一件好事，它可以幫助你養成一種習慣，一種對于算法學習來說非常重要的思維習慣—— 一題多解。一題多解 是很多進階競賽教練總結出來的，對學生算法提升非常重要的一種練習方法。
對于使用 Python 語言的競賽選手，既然知道語言的執行效率低一些，那就會更加主動的養成一種習慣，那就是拿到一道題目後，不僅僅是想着如何做出來，而是要思考還有什麼更簡便的方法可以進行解答，這種思維一旦形成習慣，很容易幫助選手在算法層面形成優勢。而競賽的核心目标就是考核這種算法思維，到了頂級的競賽，例如白金級别，它其實就是通過時間的限定，要求你找到更優質的算法，如果你在訓練中一直保持着一題多解的習慣，保持着尋找更高效算法的思維，那麼勢必是占有優勢的。
綜上大家可以了解到，對于USACO 競賽來說，Python 既然是被認可的一種程式設計語言，那麼使用這種程式設計語言一定是可以完成任務的。當然在高階的比賽中，會對執行時間有限定，Python 相比于C++ 執行會慢一些，但競賽給予Python 的限定時間也會長一些，這樣就做了一個很好的彌補。如果準備使用Python 參加算法競賽，可以在平時的練習中養成一題多解的習慣，更多的在算法層下功夫，這樣的習慣會讓你的競賽之路走的更遠。