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从国内外分的话， 国内： 1. [九度OJ]():王道论坛或者考计算机408的同学也许听过，目前已经收录了各高校上机复试真题，还有些名企笔试题，但好久没更新了。考研准备复试的同学可以参考下。 2. [牛客OJ]() 题目挺全的，包含《剑指Offer》66题，校招真题105题，leecode148题，ACM训练题7418题（变态）,计算机考研复制233题，华为机试108题，还有一些其他js题。但支持语言不多，都支持C++和java，c#、js、python2.7一部分支持。AC不通过会提供使题目错误的输入，但往往格式不规范。总的来说题量很多，系统一般。 3. [51NOD]() 题目有546题，AC不通过会有对应的输入输出，不过需要分值购买来下载看，分值可以通过刷题得到，里面也有关于贪心算法和动态规划的学习教程，曹鹏博士讲的，只有做完教程分值才能返还，非常好的一个网站。目前支持19种主流语言，支持python2和python3，case设计也非常合理。 4. [浙江大学 Online Judge（ZOJ](). 国内最早也是最有名气的OJ，有很多高手在上面做题。打开速度快。 5. [北京大学 Online Judge（POJ)](>)建立较晚，但题目加得很快，现在题数和ZOJ不相上下，特点是举行在线比赛比较多，数据比ZOJ上的要弱，有时候同样的题同样的程序，在ZOJ上WA，在POJ上就能AC。不过感觉pku的题目要难很多。这个题库的一大特点就是 OnlineJudge功能强大，其实pku现在已经是中国最好的ACM网站。 6. 补充下，国内有个仿照leecode做的[lintcode](),lintcode刚出来的时候我做了几道题比较了一下，有些时候lintcode能过的代码放在leetcode就会有test case挂掉，不过那也是好久以前了，现在应该发展的挺好了，虽然还在发展之中，但感觉lintcode做的UI很不错，不好的地方就是没有像leecode的讨论区，非得到去查答案，当然查询只支持英文哟，比如查丑数要输入"ugly"才会查的到，两个网站分开来也是想赚培训班的钱吧。但他只提供答案没有论坛高手的解题讨论并没有卵用，这点我觉得leecode比较好。好的地方除了UI就是lintcode会有leetcode的付费题，同时他的ladder挺好用的，可以练一下每个题型的经典题。推荐先刷完leecode的免费题，再来lintcode上玩。 7. [赛马网]() 自带没几道题目，而且有一次刷他自带的题目体验很不好，记得有道题目显示其他人“正确提交的答案”其实都是错误的，而自己提交的正确答案却显示不通过，看那些所谓的正确答案甚至是其他题目里的答案，想跟客服反应还找不到渠道，只有qq群。。。他家商业合作做的挺不错，京东、今日头条等那他做笔试平台，大家要是想刷名企的题目倒是可以来这的，但刷其他题目，呵呵。。。 8. 谢谢  提到前些天微软以他为平台展开的笔试，和微软有一腿，之前举办过编程之美挑战赛，特点是每周都有针对性的一道难题等着你去AC，有详细讲解，月赛的题目均由来自北京大学等一流高校的ACM队员出题。OJ编辑环境适合Emacs、vim或者最简单的文本编辑，支持主流编程语言：g++,c#,python2,java，讨论区活跃度并不高，发的代码没有自动识别语法高亮的，统一的黑色markdown，前端要努努力了。此外我觉得代码提交不人性化，我用safri、firefox浏览器提交的代码状态不会自动跳转，必须刷新下你才知道是从waiting到ac了还是re了，还有估计底层集群比较小，人一多提交就很慢，刷了半天还是waiting。总的来说没事来这每周刷个题也不错，兴致来了去参加个小比赛乐乐，但长期对着这个界面刷题我是受不了。 国外： 1. [leetcode ]() 可以说是最著名的网站了，海量编程题包含数据库和shell试题，支持 C, C++, Java, Python, C#, JavaScript, Ruby, Bash, MySQL.喜欢用python的同学注意可以支持python3了，另外提供导致ac不通过的的输入和输出，易于修改程序。 2. [俄罗斯萨拉托夫国立大学(Saratov State University)(SGU)]() SGU是俄罗斯萨拉托夫国立大学(Saratov StateUniversity)用于培养ACM选手的训练网站。这个网站的建成时期较晚，但随着比赛的举行以及新题目的加入，这个题库的题目也日渐丰富。这个题库的一大特点就是 OnlineJudge功能强大，它不仅使你避开了多数据处理的繁琐操作，还能告诉你程序错在了第几个数据。这一点虽然与ACM的Judge有些出入，但是却方便了调试程序。与UVA相比，这里的题目在时间空间上要求都比较严格，而且更多的考察选手对算法的掌握情况，所以特别推荐冲击NOI的选手也来做一做。 以上都可以看到排名，按语言排名或者按时间复杂度排名，whatever，学习结构和算法的话推荐[July CSDN](),包含经典的算法、数据结构和机器学习的文章。

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