"该资源是一份关于ACM算法竞赛的模板集合，包含了各种经典的图论、网络流和数据结构问题的解决方案。这份资料来自于吉林大学计算机科学与技术学院2005级2007-20081年的课程资料，对ACM竞赛和算法学习者具有很高的参考价值。"
ACM算法模板详细介绍了多个核心算法，包括但不限于以下内容：
1. Graph图论：
- DAG的深度优先搜索标记：在有向无环图(DAG)中，通过深度优先搜索进行节点标记，常用于拓扑排序。
- 无向图找桥：寻找无向图中的桥，即那些移除后会导致图不连通的边。
- 无向图连通度(割)：计算无向图的连通分量，理解图的割的概念。
- 最大团问题：寻找图中最大的完全子图，可以使用动态规划和DFS结合的方法解决。
- 欧拉路径：找到图中使得每条边恰好经过一次的路径，时间复杂度为O(E)，其中E为边的数量。
- DIJKSTRA算法：用于求解单源最短路径问题，有数组实现和优化后的O(E*LOGE)版本。
- BELLMAN-FORD算法：处理有负权边的单源最短路径问题，时间复杂度为O(VE)。
- SPFA算法：一种快速但可能非确定性的最短路径算法，通常用于处理负权边的情况。
- 第K短路：除了最短路径外，还可以寻找第K短的路径，DIJKSTRA或A*算法可被扩展来实现。
2. 最小生成树：
- PRIM算法：用于找出无向图的最小生成树，时间复杂度为O(V^2)。
- Kruskal算法：另一种最小生成树算法，时间复杂度为O(MLOGM)，生成的树可能会包含多棵树。
- 次小生成树：寻找除了最小生成树外的次优解，通常采用O(V^2)的算法求解。
- 最小生成森林问题：处理含有K棵最小生成树的图。
- 有向图最小树形图：在有向图中寻找最小树形图，即一个有向无环图，可以作为树的替代方案。
3. 强连通分量：
- TARJAN算法：用于检测有向图中的强连通分量，即图中任意两个顶点都可以互相到达的子图。
- 弦图判断及PERFECT ELIMINATION点排列：处理弦图相关的概念，包括如何判断图是否为弦图及其完美消除顺序。
4. 其他图论问题：
- 稳定婚姻问题：使用Gale-Shapley算法解决匹配问题，时间复杂度为O(N^2)。
- 拓扑排序：对DAG进行排序，使得对于每条有向边(u, v)，u在排序结果中都位于v之前。
5. Network网络流：
- 二分图匹配：通过匈牙利算法（DFS、BFS和HOPCROFT-CARP实现）求解最大匹配问题。
- KUHNMUNKRAS算法：求解二分图的最佳匹配，时间复杂度为O(M*M*N)。
- 最小割：求解无向图的最小割，用于分割图的两个部分。
- 最大流：如DINIC算法（O(V^2*E)）和HLPP算法（O(V^3)），用于在网络中寻找从源到汇的最大流量。
- 最小费用流：在保证最大流的同时，考虑边的费用，寻找最小总费用的流。
6. 数据结构：
- 求某天是星期几：处理日期和时间的计算。
- 左偏树：一种特殊的二叉堆，用于高效合并操作。
- 树状数组：也称为部分和数组，用于快速计算区间和与修改。
- 二维树状数组：扩展树状数组以处理二维区间查询和更新。
- TRIE树：用于存储和查找字符串，分为K叉和左儿子右兄弟两种形式。
- 后缀数组：构建后缀数组以快速查询字符串的后缀，有O(N*LOGN)和O(N)两种构建方法。
- RMQ（Range Minimum Query）：在线性时间内解决区间最值查询，有离线和在线算法。
这份模板涵盖了ACM竞赛中常见的算法和数据结构，为参赛者提供了丰富的参考资料。
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