吉林大学ACM代码库：算法与数据结构精华

吉林大学计算机科学与技术学院2005级2007-2008年期间整理的ACM/ICPC代码库，是一份极具价值的学习资料，包含了丰富的算法实现和数据结构解决方案。这份文档主要涵盖了以下几个核心领域： 1. **图论**： - **深度优先搜索（DFS）**：用于标记DAG中的节点。 - **桥**查找：在无向图中检测边的重要性。 - **连通性**：包括无向图的连通度计算以及寻找最大团问题的动态规划和DFS方法。 - **路径问题**：如欧拉路径、Dijkstra算法、Bellman-Ford算法、SPFA（ShoestPath Faster Algorithm）以及第K短路的迪杰斯特拉和A*算法。 - **最小生成树**：Prim算法、次小生成树、最小生成森林（K棵树）、有向图的最小树形图和最小Steiner树。 - **强连通分量**：TARJAN算法的应用。 - **弦图**：包括判断、完美消除点排列和稳定婚姻问题的解决。 - **拓扑排序**：对无向图进行有向化的处理。 - **连通分支**：用DFS和BFS对无向图或有向图的连通分支进行分析。 2. **网络流**： - **二分图匹配**：包括匈牙利算法的DFS和BFS实现，以及Hopcroft-Carp算法和Kuhn-Munkras算法。 - **最小割**：无向图的最小割算法，以及有上下界限制的最小（最大）流。 - **最大流**：Dinic算法和更高效的HLPP算法。 - **最小费用流**：多种复杂度的实现，如V*E*F、V^2*F等。 - **割集**：边割集、点割集以及最小化这些割集的策略。 3. **数据结构**： - **日期和星期**查询：涉及基础日期计算。 - **左偏树（平衡树）**：合并操作的时间复杂度为O(logN)。 - **树状数组**：一种高效的数据结构，常用于快速查询和更新。 这份代码库不仅适用于ACM竞赛准备，也是学习和理解各种经典算法和数据结构的实用工具，适合计算机科学专业的学生和研究人员参考。通过这些代码实例，读者可以深入理解并掌握算法的实现细节，提升编程技能。