ACM/ICPC经典算法代码库：竞赛必备

"ACM/ICPC常用算法代码库是一份针对参加ACM程序设计大赛的学生编写的实用文档，主要包含了丰富的图论算法和网络流算法的实现。文档由吉林大学计算机科学与技术学院2005级学生在2007年至2008年期间维护更新，旨在帮助参赛者理解和掌握在比赛中常被用到的关键算法。 在图论部分，涵盖了以下主题： 1. 深度优先搜索(DAG)：提供了基于标记的深度优先搜索算法。 2. 无向图桥梁和连通性：介绍了如何找到无向图中的桥和计算连通分量。 3. 最大团问题：使用动态规划和深度优先搜索来解决。 4. 欧拉路径与迪杰斯特拉算法：涉及迪杰斯特拉算法的不同实现，包括时间复杂度为O(E*LOGE)的优化版本。 5. 贝尔曼-福德算法：用于求解单源最短路径问题。 6. SPFA算法：即ShoestPathFasterAlgorithm，另一种最短路径算法。 7. K最短路径：包括Dijkstra和A*搜索算法。 8. Prim算法：用于寻找最小生成树。 9. 最小生成森林：处理有多个树的最小生成集合问题。 10. 有向图相关算法：如最小树形图、最小Steiner树和强连通分量检测等。 11. 弦图分析：包括判断和完美消除点排列等。 12. 稳定婚姻问题：通过O(N^2)复杂度解决。 13. 拓扑排序：对无向图进行排序。 14. 连通分支：分别用DFS和BFS在无向图和有向图中查找连通分支。 在网络流部分，涉及： 1. 二分图匹配：三种不同算法的实现，包括匈牙利算法的DFS和BFS版本，以及Hopcroft-Karp算法。 2. 最大流：如Dinic算法（O(V^2*E)）、HLPP算法（O(V^3)）和最小费用流算法。 3. 最小割：无向图最小割问题及其时间复杂度。 4. 流问题的边界条件：如有上界或下界的最小（最大）流问题。 5. 最佳割集：包括边和点的割集。 6. 路径覆盖和点集覆盖：最小化操作的问题。 在数据结构部分，有： 1. 日期转换：求解特定日期对应的星期几。 2. 左偏树（平衡二叉搜索树）：合并操作的时间复杂度分析。 3. 树状数组：高效的数据结构应用。 这份代码库提供了丰富的实例和代码，不仅有助于参赛者的算法训练，还便于理解算法背后的原理，是ACM/ICPC竞赛中不可或缺的参考资料。"