提交答案型题目是一种常见的在线编程竞赛或评测方式，主要出现在如IOI（国际信息学奥林匹克）、NOI（全国青少年信息学奥林匹克）、省选、WC（世界杯）、APIO（亚洲太平洋地区信息学奥林匹克）以及CTSC（中国计算机学会）等竞赛中。这类题目要求参赛者编写程序，将程序的输出结果提交给评测系统，系统会根据预设的测试用例判断答案是否正确，通常会有“AC”（Accepted，接受）和“WA”（Wrong Answer，错误答案）两种结果。
解答提交答案型题目时，有一些通用的方法和策略：
1. **手动计算**：对于一些数据规模较小的问题，可以直接通过手工计算得出答案，这种方法比编写程序更快，也更直观。
2. **暴力搜索**：当问题可以通过遍历所有可能的解决方案来解决时，可以使用暴力搜索。虽然这可能导致较慢的运行时间，但在某些情况下，它可能是获得部分或全部分数的有效途径。
3. **不完美程序**：有时候，数据的特定模式可以引导我们使用动态规划（DP）或贪心策略。通过分析题目条件，我们可以设计出针对特定数据的解决方案。
4. **程序辅助构造**：对于需要生成特定输出序列的问题，可以编写程序来自动化这个过程，特别是当序列长度较长时。
5. **骗取分数**：许多题目只要有正确输出就能得分，因此即使无法完全解决问题，也可以尝试输出部分正确答案来获取部分分数。
6. **启发式搜索**：这是一种优化策略，通过评估和选择当前状态下最有利的行动来逼近目标。常见的启发式搜索算法包括爬山算法、模拟退火、蚁群算法和遗传算法。例如，爬山算法通过不断迭代并选择更优的相邻状态来寻找问题的局部最优解。
- **爬山算法**：适用于寻找函数的最大值或最小值。初始选择一个状态，然后在邻域中寻找更优状态，不断迭代以逼近最优解。在多维空间中，同样适用，只不过扩展的方向会更加复杂。
- **模拟退火**：在爬山算法的基础上，引入了一种概率机制，允许跳出局部最优，以寻找全局最优解。它模拟固体冷却过程，随着温度降低，逐渐趋向稳定状态。
在处理提交答案型题目时，理解问题的本质，灵活运用各种算法和策略是关键。对于初学者，可以从简单的手动计算和暴力搜索开始，逐渐进阶到更复杂的启发式搜索方法。同时，不断练习和参加比赛，提高编程和问题解决能力，是提高在这类题目中表现的有效途径。
