NOI 2026 考试情况分析：两日赛程、奖牌分层与前序赛事的关联

· · 休闲·娱乐

本文由 ChatGPT 5.6 编写，但是数据来源完全真实，仅供娱乐。

摘要

NOI 2026 的成绩结构呈现出三个鲜明特征。第一，程序设计两日赛程是决定总成绩的绝对主体，笔试在参赛人群中高度集中于满分附近，横向区分度有限。第二，Day 2 的整体得分显著低于 Day 1，但两天成绩仍具有较强一致性；这说明综合实力能够跨日延续，同时单日题目适配、临场状态和策略选择仍足以改变最终名次。第三，CSP-S 2025、NOIP 2025、WC 2026 和 APIO 2026 中国区成绩都与 NOI 2026 存在正相关，其中 CSP-S、NOIP 的总体相关性最高，而 WC、APIO 的“是否入选参赛”本身又携带了明显的选拔信息。

本文以 NOI2026选手成绩排名.xlsx 中的 522 名选手为总体，结合 OIerDb 离线数据，对前序赛事成绩、NOI 总分以及 NOI Day 1、Day 2 成绩进行统一分析。按本文指定的 557 分、394 分和 232 分三条分数线，将选手分别着色为金牌、银牌、铜牌和未获牌组。需要特别说明的是，这一分类用于图表分析，不应替代主办方的正式获奖名单或名额规则。

一、数据口径与身份匹配

NOI 2026 成绩表共包含 522 名选手，其中正式选手表包含 333 人。成绩字段包括笔试、Day 1、Day 2 和加分。令四部分成绩分别为 S_{\mathrm{written}}、S_{\mathrm{Day1}}、S_{\mathrm{Day2}} 和 S_{\mathrm{bonus}}，则总分为：

S_{\mathrm{NOI}}=S_{\mathrm{written}}+S_{\mathrm{Day1}}+S_{\mathrm{Day2}}+S_{\mathrm{bonus}}.

前序赛事数据来自 OIerDb 离线副本，赛事链条为 CSP-S 2025、NOIP 2025、WC 2026、APIO 2026 中国区和 NOI 2026。跨赛事分析的关键难点不是计算相关系数，而是确认不同成绩表中的同名记录是否确属同一名选手。

本次身份解析没有把“姓名相同”直接视为同一人，而是先统一姓名繁简体，再结合 OIerDb UID、省份、性别、学校名称相似度和由年级推算的入学年份进行判断。最终结果如下：

这一处理可以识别繁简体书写差异和学校名称变体，也会排除姓名相同但省份、学校和入学年份明显冲突的候选。文章不展示任何用于说明匹配过程的真实姓名。进一步的敏感性检验显示，排除 6 名“大概率同一人”后，四场比赛与 NOI 总分的 Pearson 相关系数变化均小于 0.004，因此主要结论并不依赖少量边界身份判断。

二、总体成绩分布：程序设计成绩决定主体格局

按本文指定的分数线分类，共有 $61$ 人进入不低于 $557$ 分的区间，$230$ 人位于 $394$—$556$ 分区间，$173$ 人位于 $232$—$393$ 分区间，$58$ 人低于 $232$ 分。再次强调，这些数字是对全部 $522$ 名参赛者进行的分数区间统计，并非对官方奖牌数量的重新认定。 各组成部分的总体情况如下： | 指标 | 均值 | 中位数 | 标准差 | 满分或最高分 | |---|---:|---:|---:|---:| | 笔试 | $99.37$ | $100$ | $6.21$ | $100$ | | Day $1$ | $168.60$ | $176$ | $76.11$ | $300$ | | Day $2$ | $131.81$ | $124$ | $60.68$ | $300$ | | 加分 | $1.56$ | $0$ | $2.32$ | $5$ | | 总分 | $401.34$ | $403$ | $130.52$ | $705$ | 笔试共有 $433$ 人取得 $100$ 分，均值达到 $99.37$ 分。这意味着，在已经进入 NOI 的高水平选手群体中，笔试成绩几乎不再承担主要排序功能。它仍然是考试制度的重要组成部分，但从统计角度看，其方差过小，难以解释选手之间的大部分总分差异。 真正拉开成绩的是两天程序设计比赛。Day $1$ 平均得分约为满分的 $56.2\%$，Day $2$ 只有 $43.9\%$；Day $1$ 比 Day $2$ 平均高 $36.79$ 分，中位差为 $35$ 分。$522$ 人中，$410$ 人 Day $1$ 高于 Day $2$，$98$ 人 Day $2$ 高于 Day $1$，$14$ 人两天同分。Day $1$ 有 $9$ 人满分，Day $2$ 有 $5$ 人满分。从群体得分结果看，Day $2$ 显著更难，或至少更不容易稳定转化为分数。 最高分选手已经非常接近理论满分：本届最高分为 $705$ 分，前五名均不低于 $691$ 分。为保护参赛者权益，本文不展示对应姓名，也不进行针对特定个人的发挥评价。头部选手不仅需要在一日比赛中取得高分，更需要把高水平稳定延续到两天；在总分接近上限后，任何一道题的部分分、一次调试失误或加分差异，都可能改变最终顺序。 ## 三、Day $1$ 与 Day $2$：较强一致性之上的明显日间波动 :::align{center} ![](https://cdn.luogu.com.cn/upload/image_hosting/faqx63sq.png) ::: Day $1$ 与 Day $2$ 的 Pearson 相关系数为 $r=0.791$，Spearman 等级相关系数为 $\rho=0.781$，属于较强正相关。也就是说，Day $1$ 成绩较高的选手通常在 Day $2$ 仍然较强，两天并不是彼此独立的随机结果。基础算法能力、代码实现能力、调试效率、时间管理和赛场经验，都会跨日发挥作用。 线性拟合关系约为： $$ S_{\mathrm{Day2}}\approx 0.630S_{\mathrm{Day1}}+25.5. $$ 斜率明显低于 $1$，与 Day $2$ 整体得分较低的事实一致。图中的 $S_{\mathrm{Day1}}=S_{\mathrm{Day2}}$ 虚线提供了直观参照：虚线下方代表 Day $1$ 优势，虚线上方代表 Day $2$ 优势。大量散点位于虚线下方，印证了第二天整体得分下移；但仍有一批选手在 Day $2$ 反超 Day $1$，表明题型适配和临场发挥能够造成显著个体差异。 从奖牌分数组看，不低于 $557$ 分组的 Day $1$、Day $2$ 平均分分别为 $274.2$ 分和 $233.5$ 分；$394$—$556$ 分组为 $206.5$ 分和 $151.9$ 分；$232$—$393$ 分组为 $129.3$ 分和 $101.6$ 分。由于奖牌分组本身由总分定义，这些差异不能被解释为因果关系，但它们清楚展示了一个现实：进入高分区间通常要求两天都具备较高下限，单日极强而另一日明显失常会显著压低总分上限。 Day $1$ 与总分的相关系数为 $r=0.957$，Day $2$ 与总分的相关系数为 $r=0.932$。Day $1$ 的相关性略高，一方面是因为 Day $1$ 得分方差更大，另一方面是总分构成中 Day $1$ 本身占有直接权重。这个结果不意味着 Day $2$ 不重要；相反，在头部竞争中，Day $2$ 往往决定选手能否将 Day $1$ 建立的优势转化为最终成绩。 ## 四、四场前序赛事与 NOI 总分：NOIP 的排序关系最强 :::align{center} ![](https://cdn.luogu.com.cn/upload/image_hosting/q0fpc7e3.png) ::: 在完成身份匹配后，四场比赛与 NOI 总分的相关性如下： | 前序比赛 | 有效样本数 | 覆盖率 | Pearson $r$ | Spearman $\rho$ | Pearson $95\%$ 置信区间 | |---|---:|---:|---:|---:|---:| | CSP-S $2025$ | $510$ | $97.7\%$ | $0.754$ | $0.755$ | $0.714\text{--}0.789$ | | NOIP $2025$ | $413$ | $79.1\%$ | $0.786$ | $0.756$ | $0.746\text{--}0.821$ | | WC $2026$ | $205$ | $39.3\%$ | $0.484$ | $0.442$ | $0.371\text{--}0.582$ | | APIO $2026$ 中国区 | $268$ | $51.3\%$ | $0.580$ | $0.552$ | $0.495\text{--}0.655$ | NOIP $2025$ 与 NOI $2026$ 总分的线性相关性最高，CSP-S $2025$ 紧随其后。两场比赛覆盖面较广，分数与后续 NOI 表现呈现稳定的单调上升关系。按 NOIP 分数四分位分组，最低四分位选手的 NOI 平均总分为 $262.0$ 分，最高四分位达到 $534.0$ 分，组间相差约 $272$ 分。CSP-S 对应的最低、最高四分位 NOI 均分分别为 $287.0$ 分和 $530.7$ 分，差距约 $243.7$ 分。 不过，散点图也表明前序分数不是个人 NOI 成绩的确定性预言。即使在相近的 CSP-S 或 NOIP 分数附近，NOI 总分仍可能跨越多个奖牌区间。NOI 是两日、高强度、题目结构不同的现场竞赛，半年左右的训练进步、选手年级、赛题适配、临场状态和偶发失误都会形成相当大的剩余波动。 WC 和 APIO 的原始相关系数较低，不能据此简单得出“预测价值较低”的结论。这两场比赛的参赛者本身已经经过额外选拔，样本集中在更强的人群中；同时，赛事题型、计分范围和参赛目的与 CSP-S、NOIP 并不完全相同。相关系数描述的是“已参赛者内部的排序一致性”，并不包含“能否获得参赛资格”这一层信息。 四分位趋势仍然清楚：WC 最低四分位和最高四分位选手的 NOI 均分分别为 $452.4$ 分和 $553.5$ 分；APIO 中国区对应为 $401.7$ 分和 $541.3$ 分。WC 的第二四分位均值略低于第一四分位，反映了小样本、强选拔环境中的局部波动，不应被过度解释为稳定的反向关系。 ## 五、拆分到两天：前序赛事对 Day $1$ 的关联普遍略强 :::align{center} ![](https://cdn.luogu.com.cn/upload/image_hosting/vfxg5hqh.png) ::: :::align{center} ![](https://cdn.luogu.com.cn/upload/image_hosting/z08bwb7k.png) ::: 将 NOI 总分拆分为两天后，四场比赛与 Day $1$、Day $2$ 的 Pearson 相关系数如下： | 前序比赛 | 与 NOI 总分 | 与 Day $1$ | 与 Day $2$ | |---|---:|---:|---:| | CSP-S $2025$ | $0.754$ | $0.722$ | $0.702$ | | NOIP $2025$ | $0.786$ | $0.758$ | $0.732$ | | WC $2026$ | $0.484$ | $0.442$ | $0.426$ | | APIO $2026$ 中国区 | $0.580$ | $0.525$ | $0.519$ | 四场比赛都表现出同一模式：与 Day $1$ 的相关性略高于与 Day $2$ 的相关性，但差距不大。NOIP 对两天成绩的关联最强，CSP-S 次之，APIO 和 WC 相对较弱。总分相关性又普遍高于任一单日相关性，这是统计上合理的现象：把两天成绩相加，可以部分抵消单日题型和临场波动，更稳定地反映选手的综合能力。 Day $2$ 的散点比 Day $1$ 更容易出现“前序比赛高分但本日成绩普通”的情况。这不必然说明第二天更随机，而可能意味着 Day $2$ 对特定知识结构、复杂实现和比赛策略的要求更集中。对于备赛而言，这一结果支持“提升跨题型稳定性”而不是只追求单场峰值：能在不同题目结构下持续拿到基础分和中档分，往往比偶尔攻克一道高难题更能稳定总成绩。 ## 六、联合模型：四场比赛各自提供了非重复信息 单场相关系数只能回答“某一场成绩与 NOI 有多同步”，不能回答多场成绩合并后是否仍有新增信息。为公平比较，联合模型只使用四场前序成绩全部齐全的 $142$ 人，并采用五折交叉验证评估模型在未参与拟合样本上的表现。 | 模型 | 样本内 $R^2$ | 调整 $R^2$ | 五折交叉验证 $R^2$ | 五折交叉验证 $\mathrm{RMSE}$ | |---|---:|---:|---:|---:| | 仅 CSP-S | $0.311$ | $0.306$ | $0.301$ | $74.2$ | | 仅 NOIP | $0.230$ | $0.224$ | $0.213$ | $78.8$ | | 仅 WC | $0.183$ | $0.178$ | $0.165$ | $81.1$ | | 仅 APIO | $0.226$ | $0.221$ | $0.220$ | $78.4$ | | CSP-S $+$ NOIP | $0.387$ | $0.379$ | $0.368$ | $70.6$ | | CSP-S $+$ NOIP $+$ WC | $0.430$ | $0.418$ | $0.411$ | $68.2$ | | CSP-S $+$ NOIP $+$ WC $+$ APIO | $0.476$ | $0.461$ | $0.449$ | $65.9$ | 在共同样本中，CSP-S 与 NOIP 联合模型的交叉验证 $R^2$ 为 $0.368$；加入 WC 和 APIO 后提高到 $0.449$，$\mathrm{RMSE}$ 从 $70.6$ 分下降到 $65.9$ 分。也就是说，WC、APIO 虽然单场原始相关系数不及 CSP-S、NOIP，但仍提供了不能被前两场完全替代的信息。 控制其他三场成绩后，四场比赛的偏相关均为正：CSP-S 为 $0.336$，NOIP 为 $0.286$，WC 为 $0.222$，APIO 为 $0.283$。对应的标准化回归系数分别为 $0.304$、$0.241$、$0.181$ 和 $0.238$。方差膨胀因子 VIF 仅为 $1.21$—$1.39$，没有明显多重共线性，说明四场成绩虽然相关，却并非在重复测量完全相同的东西。 二次曲线模型也没有带来稳定收益。四场比赛加入二次项后的交叉验证 $R^2$ 增益介于 $-0.003$ 和 $+0.003$ 之间，表明在当前样本和尺度下，简单线性趋势已经足以概括主要关系。使用更复杂曲线可能改善样本内拟合，却没有证据显示它能更可靠地解释新选手。 ## 七、参赛资格本身就是信息：必须正视选择效应 | 比赛 | 有成绩人数 | 有成绩者 NOI 均分 | 无成绩者 NOI 均分 | 均分差 | |---|---:|---:|---:|---:| | CSP-S $2025$ | $510$ | $406.4$ | $214.7$ | $191.7$ | | NOIP $2025$ | $413$ | $410.4$ | $377.5$ | $32.9$ | | WC $2026$ | $205$ | $487.2$ | $349.0$ | $138.2$ | | APIO $2026$ 中国区 | $268$ | $463.8$ | $339.2$ | $124.6$ | WC、APIO 的参赛者 NOI 均分分别比无对应成绩者高 $138.2$ 分和 $124.6$ 分。这一差异并不能直接解释为“参加比赛导致 NOI 提分”，因为参赛资格本身已经筛选了较强选手。它真正说明的是：对 WC、APIO 而言，“是否进入该比赛”与“进入后取得多少分”是两层不同的信息。 CSP-S 缺失组只有 $12$ 人，其 $191.7$ 分均值差受极小样本和数据覆盖影响，不能稳定解释为赛事选拔效应。NOIP 覆盖较广，有成绩者与无成绩者的 NOI 均分差只有 $32.9$ 分；它更接近一个大范围的连续成绩指标，因此参赛者内部的分数排序关系更有解释力。 ## 八、正式选手与不同群体：相关性不是固定常数 只看正式选手时，CSP-S、NOIP 与 NOI 总分的 Pearson 相关系数分别提高到 $0.808$ 和 $0.810$；WC、APIO 分别为 $0.462$ 和 $0.564$。正式选手的身份和参赛路径相对一致，因此 CSP-S、NOIP 成绩与最终 NOI 表现之间的关系更集中。非正式选手来源和参赛目的更复杂，整体相关性相应减弱。 按 NOI 数据中的类型分组，`A` 类选手的 CSP-S、NOIP 相关系数达到 $0.857$ 和 $0.881$，`B` 类为 $0.724$ 和 $0.689$，`D` 类为 $0.440$ 和 $0.332$。这些差异说明，混合不同选拔路径和参赛类型后得到的总体相关系数，既反映能力关系，也反映群体构成。任何面向个人的比较，都应尽量在相近身份、年级和参赛路径内进行。 年级分组也存在波动。例如高二组 CSP-S 与 NOI 的相关系数为 $0.828$，高一组为 $0.740$，九年级组为 $0.580$。低年级样本更小、成长速度差异更大，前序成绩到 NOI 之间的提升空间也可能更不稳定，因此不宜把全年龄总体回归线直接当作低年级选手的个人预测线。 ## 九、对考试评价与备赛的启示 首先，NOI $2026$ 的主要区分来自两天程序设计比赛，而不是笔试。对已经进入 NOI 的选手来说，继续提高笔试边际分数几乎无法改变排序；训练重点仍应放在算法覆盖、实现正确率、调试效率和复杂题目的部分分策略上。 其次，Day $2$ 是本届成绩结构中的关键难点。群体平均分比 Day $1$ 低近 $37$ 分，多数选手第二天得分下降。备赛不能只围绕单日模拟赛峰值，而应加入连续两日的体力、注意力和节奏管理，尤其需要训练在首日结果未知或不理想时，第二天仍能稳定执行既定策略。 第三，CSP-S 和 NOIP 是观察后续 NOI 竞争力的有效大样本指标，但不能将其机械换算成奖牌。散点图中存在大量跨越分数线的个体，说明成长速度和现场发挥仍有很大空间。相同 NOIP 分数的选手，最终 NOI 总分可能相差上百分；任何个人预测都应以区间和概率表达，而不是给出确定名次。 第四，WC 和 APIO 的价值不能只用参赛者内部相关系数衡量。获得参赛资格本身代表较强的选拔信号，而比赛成绩又补充了高水平人群内部的信息。联合模型中加入 WC、APIO 后，交叉验证表现得到实质改善，正说明多种赛制可以从不同侧面测量选手能力。 最后，两日相关系数接近 $0.8$，表明稳定实力依然是主导因素；但剩余的不一致也足够改变奖牌区间。真正具有竞争力的训练目标，不只是“某一天能考高分”，而是让自己的低谷成绩持续抬升，让不同题型、不同状态下的成绩都保持在可接受范围内。 ## 十、结论与局限 综合全部结果，NOI $2026$ 可以概括为一场“Day $1$ 建立基础、Day $2$ 强化分化、两日稳定性决定上限”的考试。Day $1$ 得分更高、方差更大，对总分格局贡献略强；Day $2$ 得分更低，对选手的持续发挥和题型适配提出了更严苛的要求。两天成绩高度相关但绝非重合，因此 NOI 的两日赛制确实测量了共同能力之上的额外稳定性。 前序赛事方面，NOIP $2025$ 和 CSP-S $2025$ 与 NOI 总分呈较强正相关，WC $2026$ 和 APIO $2026$ 中国区则在强选拔样本中表现为中等相关。四场成绩联合使用时，解释力明显优于只看 CSP-S、NOIP，说明不同赛事提供了互补信息。不过，即便四赛联合模型，其交叉验证 $R^2$ 也只有 $0.449$，仍有超过一半的个体差异不能由这四场分数解释。现场发挥、训练变化、年级、身体与心理状态、题型结构等因素仍然重要。 本文结论还受到以下限制： - 分析对象是 NOI $2026$ 参赛者，属于经过多轮筛选的条件样本，不能直接推广到全部 CSP-S 或 NOIP 参赛者。 - 相关关系和回归模型描述的是统计关联，不代表某场比赛成绩对 NOI 成绩具有因果效应。 - WC、APIO 存在明显的参赛选择效应，不能把不同比赛的原始相关系数机械排序。 - 奖牌颜色依据本文指定的 $557$ 分、$394$ 分和 $232$ 分阈值，仅用于可视化分层。 - 身份匹配虽经多字段核验且敏感性很低，但少数历史记录仍可能存在学校变更、数据缺失或同名歧义。 在这些边界条件下，现有数据仍支持一个相当稳定的判断：NOI $2026$ 的结果既延续了前序赛事所反映的长期实力排序，也保留了足够强的两日现场波动。它不是一次可以被单场历史成绩完全预测的考试，但多场成绩、参赛路径和两日稳定性结合起来，能够更完整地解释本届竞争格局。 --- 数据来源：NOI $2026$ 选手成绩表；[OIerDb-ng/OIerDb](https://github.com/OIerDb-ng/OIerDb) 离线数据副本。统计结果以本地分析文件和图表为准。