编程竞赛题目与代码提交数据集ProgrammingContestQuestionsandCodeSubmissions-quangv
数据来源：互联网公开数据
标签：编程竞赛, 代码提交, 算法竞赛, 程序设计, 编程语言, 代码分析, 机器学习, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自编程竞赛平台的数据，记录了编程题目信息以及参赛者提交的代码和评测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围集中在2016年10月到11月。
地理范围：数据来源于编程竞赛平台，未明确标注具体的地理位置，但可推测为全球范围内的编程爱好者参与。
数据维度：数据集包含题目信息（QCode, Title, link, level, statement, Author, Tester, Editorial, Tags, Date Added, Time Limit, Source Limit, Languages）、代码提交记录（QCode, SolutionID, timeago, UserID, Status, TimeTaken, MemTaken, Language, SolutionUrl）以及代码本身（SolutionID, Solutions）。
数据格式：数据以CSV格式存储，包含questions.csv（题目信息表）、solutions.csv（提交记录表）和program_codes文件夹下的first.csv、second.csv、third.csv（代码文件）。
来源信息：数据来源于编程竞赛平台，已进行结构化处理，方便分析和使用。
该数据集适合用于算法竞赛、程序设计、代码分析等领域的研究和应用。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于程序设计、算法优化、代码质量分析等方面的学术研究，例如代码风格分析、错误诊断、代码相似度检测等。
行业应用：可以为在线编程平台、编程教育机构提供数据支持，用于题目推荐、代码自动评分、学习效果评估等。
决策支持：支持编程竞赛平台的题目设计、系统优化，以及用户行为分析，从而提升平台的用户体验。
教育和培训：作为编程课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解编程竞赛的流程，学习优秀的代码编写技巧。
此数据集特别适合用于探索代码提交与评测结果之间的关系，分析不同编程语言的性能差异，以及研究代码质量对竞赛结果的影响，从而帮助用户提升编程技能和优化代码编写策略。
