ACM算法模板：吉林大学计算机科学概览

"该资源为ACM算法模板，主要针对ACM/ICPC竞赛，包含图论、网络流和数据结构等多个方面的算法实现，适用于学习和比赛使用。" 这篇资源详细列出了各种在ACM算法竞赛中常见的问题解决策略和算法模板，包括但不限于： 1. **Graph图论**： - DAG的深度优先搜索标记：用于处理有向无环图的遍历。 - 无向图找桥：检测图中的悬挂边，即桥梁。 - 无向图连通度：计算图的连通分量数量。 - 最大团问题：寻找图中最大的完全子图。 - 欧拉路径：找到一个起点到终点，遍历所有边且只遍历一次的路径。 - Dijkstra算法：求解单源最短路径，有两种实现方式，分别是数组实现和优化后的版本。 - Bellman-Ford算法：解决存在负权边的情况下的单源最短路径问题。 - SPFA（Shortest Path Faster Algorithm）：一种基于队列的最短路径算法。 - 第K短路：寻找图中除了最短路径外的第K条最短路径。 - Prim算法：求解最小生成树。 - 次小生成树：寻找次优的最小生成树。 - 最小生成森林问题：处理多棵最小生成树的情况。 - 有向图最小树形图：构造一个最小树形图。 - Tarjan强连通分量：识别图中的强连通分量。 - 弦图判断与完美消除顺序：处理弦图的特定问题。 - 稳定婚姻问题：应用Gale-Shapley算法解决分配问题。 - 拓扑排序：对有向无环图进行排序。 2. **Network网络流**： - 二分图匹配：包括三种不同的匈牙利算法实现。 - 无向图最小割：寻找割集以最小化连接两个集合的边的数量。 - 有上下界最小（最大）流：处理流量有上下界限制的网络流问题。 - Dinic算法：求解最大流，具有较高的时间效率。 - HLPP（Hochbaum-Lawler-Papadimitriou-Pratt）最大流算法：另一种高效的最大流算法。 - 最小费用流：同时考虑流量和费用的网络流问题。 - 最佳边割集、最佳点割集和最小边/点割集：寻找最优割集以最大化或最小化某种指标。 - 最小路径覆盖：找出图中最小的边集合，使得每条边都至少被覆盖一次。 - 最小点集覆盖：寻找最小的顶点集合，使得每条边都至少有一个端点在集合内。 3. **Data Structure数据结构**： - 求某天是星期几：通过算法计算日期对应的星期。 - 左偏树：一种特殊的二叉堆，用于高效地合并操作。 - 树状数组：用于快速查询和更新区间加法等问题。 - 二维树状数组：扩展了树状数组，处理二维区间查询和更新。 - Trie树：用于高效存储和查找前缀相同的字符串。 - 后缀数组：存储字符串的所有后缀，便于进行字符串操作。 - RMQ（Range Minimum Query）：查询区间内的最小值，提供离线和在线两种算法。 这些模板覆盖了ACM竞赛中可能遇到的核心问题，对于参赛者来说，它们可以显著减少比赛时的开发时间，提高解决问题的效率。