吉林大学ACM模板：图论、数论与数据结构算法详解

吉林大学ACM/ICPC代码库集合了丰富的ACM竞赛相关算法代码，覆盖了图论、数论、数据结构以及STL等多个关键领域。这份资料由吉林大学计算机科学与技术学院2005级学生在2007年至2008年间共同维护，旨在为参赛者提供实用的编程模板。 在图论部分，内容包括： 1. **深度优先搜索** (DFS) 对有向无环图(DAG)的标记，用于遍历和寻找特定路径。 2. **桥梁检测**，分析无向图中的桥节点，即删除后会改变图连通性的边。 3. **连通性分析**，探讨无向图的连通性和割的概念，如寻找最大团问题的动态规划解决方案。 4. **欧拉路径和哈密尔顿路径**，涉及路径遍历的不同情况。 5. **最短路径算法**：迪杰斯特拉算法(Dijkstra)的数组和优化版本，贝尔曼-福特算法(Bellman-Ford)以及SPFA算法。 6. **K最短路径问题**，探讨A*算法的应用，以及Prim算法求解最小生成树。 7. **生成森林问题**，包括求解多棵树的问题和最小生成森林。 8. **有向图相关问题**，如最小树形图、最小Steiner树、强连通分量和弦图分析。 网络流部分则涵盖了： - 二分图匹配的多种方法，如匈牙利算法的DFS和BFS实现，以及Hopcroft-Karp算法。 - 最小割问题，包括无向图的最小割和有上下界限制的最小流。 - 多种最大流算法，如 Dinic算法、HLLP算法，以及最小费用流的计算。 - 流的切割问题，如边割集、点割集等，以及路径覆盖和点集覆盖的最小化问题。 数据结构部分包括： - 基础操作，如判断日期星期几。 - 查找和处理邻接关系的算法，如DFS和BFS用于有向图的强连通分支和点连通度分析。 这些代码模板不仅展示了经典的理论算法，也提供了实际编程应用的实例，对提高ACM竞赛选手的编程能力和问题解决策略具有很高的参考价值。通过学习和实践这些代码，参赛者能够更好地理解和掌握图论、数论和数据结构的核心概念，并在实际竞赛中灵活运用。