ACM（Association for Computing Machinery）競賽中的打表找規律是一種常見的算法技巧，主要用于解決那些可以通過列舉小規模數據來發現規律的問題。以下是一些打表找規律的基本步驟：

1. 確定范圍

根據問題的要求確定需要考察的數據范圍。例如，如果問題是關于數列的第n項，你需要確定n的取值范圍。

2. 列舉數據

根據確定的范圍，手動或編寫程序列舉出一系列數據。對于數列問題，就是列出前幾項的值；對于其他問題，可能是前幾個測試用例的結果。

3. 觀察規律

仔細觀察列舉出的數據，尋找它們之間的規律。這可能包括：

數列的增長或減少趨勢

數據的對稱性

數據之間的比例關系

數據與輸入參數的關系

4. 形成假設

根據觀察到的規律，嘗試形成一個或多個假設。這些假設應該是可驗證的，即可以通過更多的數據或計算來證明。

5. 驗證假設

使用更多的數據來驗證你的假設。如果假設成立，那么就可以根據這個規律來解決原問題。

6. 編寫代碼

將發現的規律轉化為代碼。對于數列問題，這可能意味著編寫一個遞推公式或直接計算第n項的值。

7. 優化

在確保你的規律和代碼正確之后，可以嘗試優化你的代碼，使其運行更快或更節省空間。

以下是一個簡單的示例：

問題：找出數列 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, ...（斐波那契數列）的規律。

步驟：

1. 確定范圍：n為正整數。

2. 列舉數據：1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, ...

3. 觀察規律：每一項都是前兩項的和。

4. 形成假設：數列的第n項是第n-1項和第n-2項的和。

5. 驗證假設：通過計算更多的項來驗證。

6. 編寫代碼：

```python

def fibonacci(n):

if n <= 1:

return 1

else:

return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

```

7. 優化：斐波那契數列的遞歸解法效率較低，可以通過動態規劃等方法進行優化。

通過以上步驟，你可以使用打表找規律的方法來解決ACM競賽中的許多問題。