acm模板整理和使用方法

引用\[1\]是一个关于有向图的强连通分量的算法模板，使用了深度优先搜索（DFS）来标记各个点的编号，并通过反向图进行第二遍DFS来找出连通分量。这个模板可以用来解决一些与有向图强连通分量相关的问题。

引用\[2\]是一个关于Dijkstra算法的模板，用于求解单源最短路径问题。它使用了优先队列来优化算法的时间复杂度，通过不断更新节点的最短路径长度来找到最短路径。

关于acm模板的整理和使用方法，可以按照以下步骤进行：

1. 首先，根据需要选择合适的算法模板，比如上述提到的强连通分量算法模板或Dijkstra算法模板。

2. 将选定的算法模板复制到你的代码中，并根据具体问题进行适当的修改和调整。

3. 确保你的代码中包含了所需的头文件和全局变量的定义。

4. 根据具体问题的输入格式，编写相应的输入代码，将输入数据存储到合适的数据结构中。

5. 调用选定的算法函数，传入合适的参数，进行计算。

6. 根据具体问题的输出格式，编写相应的输出代码，将计算结果输出。

7. 编译和运行你的代码，检查是否得到了正确的结果。

总结起来，整理和使用acm模板的方法包括选择合适的算法模板、修改和调整代码、编写输入和输出代码、调用算法函数进行计算、编译和运行代码。根据具体问题的要求，可以灵活地使用不同的算法模板来解决问题。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [ACM 模板整理](https://blog.csdn.net/Lin_ZR/article/details/78976281)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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