ACM程序设计常用算法是竞赛编程中不可或缺的一部分，它涉及到了一系列高效的数据结构和核心算法技巧。这些算法在解决复杂问题时提供了基础框架，让参赛者能够编写出运行速度快、内存消耗低的代码。以下是一些关键知识点的详细介绍：
1. **排序算法**：
- 插入排序：简单直观，适用于小规模数据，但效率较低。
- 选择排序：简单易懂，交换操作频繁，不适合大规模数据。
- 冒泡排序：稳定排序，适合小规模或部分有序的数据。
- 希尔排序：改进的插入排序，通过分组缩小步长提高效率。
- 随机化快速排序：基于分治思想，平均时间复杂度优秀，但最坏情况较慢。
- 归并排序：稳定的分治排序，常用于外部排序。
- 堆排序：利用堆数据结构，具有较好的平均性能。
2. **大整数处理**：
- 包含头文件，如`<iostream>`，提供了处理大整数的工具。
- 定义和实现整数运算，如规范化符号化、带符号乘法、无符号取模、整数乘法、加法等。
- 浮点数运算，包括乘法、加法、减法等，支持带符号和无符号比较。
3. **高级数据结构**：
- 普通二叉搜索树（BST）：用于查找、插入和删除，提供高效的查找操作。
- 二叉树操作：如删除元素、插入元素到树、复制树、求高度、叶节点个数等。
- 线段树和并查集：基础数据结构，用于处理区间查询和集合操作。
- 散列实现：通过哈希表实现查找、插入等操作，提高查找效率。
4. **图算法**：
- 深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）：遍历图的基本方法。
- Kruskal算法和Prim算法：无向图的最小生成树算法。
- Dijkstra算法：单源最短路径算法，用于有向图。
- Floyd算法：多源最短路径算法，可以找到所有节点对之间的最短路径。
- 拓扑排序：用于有向无环图（DAG）的节点排序。
- AOE网算法：项目依赖网络中的任务调度算法。
- 中心性算法：如求图的一个中心点、多个中心点。
5. **计算几何**：
- 向量运算：模、点积、叉积，用于空间坐标处理。
- 判断几何图形的关系：如左右判断、相交判断、正规相交交点等。
- 几何问题求解：例如判断多边形是否凸、计算多边形面积、求凸包等。
6. **STL算法**：
- STL库提供了许多高效算法，如累加器函数`accumulate()`，邻接元素差`adjacent_difference()`，查找元素`find()`，填充和复制操作等。
掌握这些算法和数据结构对于参加ACM编程竞赛至关重要，熟练运用它们能帮助参赛者解决各种复杂问题，提升解题效率。理解其原理和优化策略，结合实际场景灵活运用，是提高编程水平的关键。
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