最近几个准备参加 USACO 竞赛的学生，在向我咨询应该如何学习。他们原来都是学习Python 语言的， 本打算基于Python 语言继续深入学习算法和数据结构，但是不少人告诉他们，使用Python 语言考个银牌没有问题，但是想要考金牌和白金就会碰到瓶颈，毕竟Python 是解释性语言，速度比较慢，在执行时间上比较吃亏。 但如果不使用Python的话，就意味着要学习一种新的语言，这需要花费更多的时间在编程语言层面，并且Python是人工智能领域的王者语言，一旦放弃了Python 语言，今后想要转向人工智能，还要再重新把这门语言熟悉起来。因此，他们就是想确定清楚使用Python 语言参加USACO 竞赛到底靠不靠谱？
众所周知，USACO 竞赛是支持多种语言的，分别是 C++、C、Python、Java、Pascal，根据历届的数据统计，使用 C++ 语言的人数是最多的，其次是 Java，这两个语言占领了将近80% 的份额，Pascal 和C 语言基本上都已经无人问津了，Python 这两年一直处于上升期，使用的人员越来越多。
按照正常的逻辑去理解的话，既然 USACO 允许使用这几门语言参加竞赛，那么相信不管使用哪种语言都是能够完成任务的。在USACO 竞赛中，会对程序的执行时间做限制，为了弥补不同语言执行效率上的差异，同样的一道题目，给Java 和 Python 语言的限定时间会比C++ 要长一些，例如对于C++来说，大部分题目都是要求要在一秒内运行完毕，给Python 的限定时间就是二秒。
但不得不承认的是，Python 语言的运行效率和C++ 确实无法比拟，C++ 的效率和 C语言类似，非常接近 汇编语言，使用这种语言可以灵活的操作很多底层的命令，这带来了极大的效率提升，但如果没有使用好，也容易出现错误，例如指针操作就很容易引起崩溃。Python 语言把这些风险全都屏蔽掉了，它提供了更高级，更安全的环境，但带来的代价就是执行效率上会降低。我们来看一个案例，这是一道 USACO Training 的题目：
这道题目最简单的解题思路就是暴力求解法，把所有的可能都罗列枚举出来进行比较，但这种算法在时间复杂性上没有办法达到要求，题目中给出的是在5秒时间内完成。
一种升级的做法就是预先计算bisquares 集合，然后以空间换时间，保存在125000 的数组中，序列的增长步长从 1 开始不断增加，看看什么样的组合是满足条件的，把符合的序列保存在结果中。 **这种方法使用 C++ 语言实现后，是能够达到时间要求的，但是同样的算法，使用Python 语言实现，就无法在5 秒内完成。**
对于使用Python语言的开发者来说，就需要在算法上更进一步，继续过滤掉一些不太可能的组合，使得尝试的选项更少，这样才能在 5秒内完成任务。这道题目官方给出了一个Python 实现，其算法方面更加精巧，能够在指定时间完成，有兴趣的同学可以去看看官方的解析。
从上面的例子大家可以看出，当你决定使用Python 语言的时候，在平时的训练和最终比赛中，会碰到同样的算法，但是由于语言效率低，而无法完成任务的情况，这就需要你在算法层面上进行更加深入的思考，找到一个更加高效的解决办法。
看上去如果使用Python，你可能需要在算法层面付出更多的努力，但这未尝不是一件好事，它可以帮助你养成一种习惯，一种对于算法学习来说非常重要的思维习惯—— 一题多解。一题多解 是很多高级竞赛教练总结出来的，对学生算法提升非常重要的一种练习方法。
对于使用 Python 语言的竞赛选手，既然知道语言的执行效率低一些，那就会更加主动的养成一种习惯，那就是拿到一道题目后，不仅仅是想着如何做出来，而是要思考还有什么更简便的方法可以进行解答，这种思维一旦形成习惯，很容易帮助选手在算法层面形成优势。而竞赛的核心目标就是考核这种算法思维，到了顶级的竞赛，例如白金级别，它其实就是通过时间的限定，要求你找到更优质的算法，如果你在训练中一直保持着一题多解的习惯，保持着寻找更高效算法的思维，那么势必是占有优势的。
综上大家可以了解到，对于USACO 竞赛来说，Python 既然是被认可的一种编程语言，那么使用这种编程语言一定是可以完成任务的。当然在高阶的比赛中，会对执行时间有限定，Python 相比于C++ 执行会慢一些，但竞赛给予Python 的限定时间也会长一些，这样就做了一个很好的弥补。如果准备使用Python 参加算法竞赛，可以在平时的练习中养成一题多解的习惯，更多的在算法层下功夫，这样的习惯会让你的竞赛之路走的更远。