浙江大学ACM程序设计竞赛常用算法库

"浙大acm程序设计竞赛模板是一个由WishingBone于2002年创建，并在2004年由Riveria更新的代码库，包含了丰富的数据结构和算法实现，旨在支持ACM（国际大学生程序设计竞赛）团队的比赛需求。这个模板库覆盖了从几何、组合数学、数据结构到数论、数值计算等多个领域的算法，是参赛者准备比赛的重要参考资料。" 1. **几何算法**：这部分涵盖了基础的几何概念和公式，包括多边形的处理、切割、浮点函数、面积计算、球面几何、三角形操作以及三维几何。此外，还有凸包、网格和圆的算法，以及整数函数的实现。 2. **组合数学**：组合数学部分包含了常用的组合公式，如组合与排列的生成，Gray码的构造，Polya计数（置换）以及字典序的全排列和组合。 3. **数据结构**：数据结构部分包括并查集、堆、线段树，用于处理子段和子阵和问题。这些结构对于高效解决动态范围查询和更新至关重要。 4. **数论**：这部分涉及到数论中的重要概念，如阶乘最后非零位的计算、模线性方程组的解法、素数检测以及欧拉函数的实现。 5. **数值计算**：包含定积分的Romberg方法、多项式求根的牛顿法以及周期性方程的追赶法，这些都是数值分析中常见的问题解决策略。 6. **图论—NP搜索**：这部分提供了最大团问题的解决方案，包括对小规模问题的快速算法。 7. **图论—连通性**：这部分讨论了无向图和有向图的各种连通性问题，如关键点、关键边、图的块、连通分支以及有向图的强连通分支和最小点基。 8. **图论—匹配**：介绍了二分图的最大匹配算法，包括基于邻接表和邻接阵的匈牙利算法实现。 这个模板库为ACM竞赛参赛者提供了一个强大的工具集，帮助他们在竞赛中快速解决各种复杂问题，是准备ACM竞赛时不可或缺的学习和实践资源。通过深入理解和掌握这些算法，参赛者能够提升自己的编程和问题解决能力，提高在竞赛中的竞争力。