浙江大学ACM算法库：基础到应用全方位模板

浙江大学ACM模板是一份专门为浙江大学国际计算机编程竞赛（International Collegiate Programming Contest, ACM）团队设计的实用工具库。该模板涵盖了广泛的计算机科学基础知识，包括几何、组合数学、数据结构、数论、数值计算、图论以及图论在实际问题中的应用等核心领域。 在几何部分，提供了各种几何概念的处理方法，如多边形的定义与操作（如切割、面积计算）、球面计算、三角形处理以及三维几何和凸包的实现。此外，还介绍了网格和圆的处理，以及涉及整数函数的相关内容。 组合数学部分涵盖组合公式、排列组合生成、灰码生成、置换（Polya理论）以及字典序排列和组合的算法。这些算法在解决组合优化问题时非常关键。 数据结构方面，模板包含了并查集、堆、线段树、子段和/子阵和的实现，这些都是高效的查找和排序数据结构，常用于处理大规模数据。 数论部分涉及到阶乘的最后非零位计算、模线性方程组求解、素数判定和欧拉函数，这些都是密码学和算法设计中的基础元素。 数值计算模块包含定积分计算（Romberg方法）、多项式求根（牛顿法）、周期性方程求解（追赶法），这些是数值分析的基础工具。 图论是模板的核心部分，涵盖了NP搜索中的最大团问题，以及连通性分析如关键点、关键边、图的块划分、连通分支和强连通分支等。对于匹配问题，包括二分图的最大匹配（匈牙利算法）、一般图的匹配算法，以及网络流问题，如最大流、最小费用最大流等。 此外，还有实际应用中的算法，如欧拉回路的寻找、树的前序遍历和优化、拓扑排序、最佳边割集和点割集的计算等，这些算法在实际编程竞赛中具有实战价值。 浙江大学ACM模板是一个全面且实用的编程模板，对于提高参赛者的算法设计、数据结构理解和图论知识运用能力有着显著的帮助。它不仅提供了解题的思路框架，也整合了常见的数学工具和技术，适合用于提升ACM竞赛的解题效率和准确性。