吉林大学ACM解题模板：算法与数据结构精华

ACM/ICPC代码库是由吉林大学计算机科学与技术学院2005级学生jojer&Fandywang在2007-2008年间整理的一套针对不同类型的ACM竞赛问题的解决方案和算法实现。该代码库涵盖了广泛的主题，旨在帮助参赛者理解和解决常见的算法挑战。 1. **图论**部分： - **深度优先搜索(DAG)**：提供了基于标记的深度优先遍历算法，用于在有向无环图(DAG)中探索节点。 - **无向图**：包括寻找桥、判断连通性、最大团问题的动态规划与深度优先搜索方法，以及欧拉路径的寻找。 - **最短路径算法**：如迪杰斯特拉(Dijkstra)算法的两种版本，一次是标准的O(N^2)复杂度，另一种是优化后的O(E*LOGE)；贝尔曼-福德算法用于单源最短路径问题，时间复杂度为O(VE)；SPFA是一种更高效的最短路径算法。 - **最短路径相关问题**：第K短路的两种算法，分别基于Dijkstra和A*搜索策略。 - **生成树算法**：Prim算法用于求最小生成树(MST)，以及次小生成树的O(V^2)算法，还有求解最小生成森林的问题，时间复杂度为O(MLOGM)。 - **有向图特殊问题**：如有向图的最小树形图、最小Steiner树和强连通分量的TARJAN算法。 - **图论辅助问题**：如判断弦图、弦图的Perfect Elimination点排列，以及稳定婚姻问题的O(N^2)解决方案。 - **连通性与排序**：拓扑排序，以及有向图和无向图的连通分支查找算法。 2. **网络流**：涉及二分图匹配的多种方法，如匈牙利算法的DFS和BFS实现，HOPcroft-Carp算法，以及Kuhn-Munkres算法。还包括最小割、上下界最小(最大)流、最大流算法如Dinic和HLPP，以及最小费用流的多种复杂度实现。 3. **数据结构**： - 基础操作：如求日期星期的算法。 - 高效数据结构：左偏树的合并复杂度为O(LOGN)，树状数组和二维树状数组的应用。 - 字符串处理：Trie树（包括K叉和左儿子又兄弟的结构），后缀数组的不同实现（O(N*LOGN)和O(N)）。 - 离线查询：RMQ离线算法结合常数查询时间。 这个ACM解题模板提供了丰富的算法实例，不仅包括了基础的数据结构和图论知识，还深入到网络流和字符串处理等高级主题，是ACM竞赛中不可或缺的参考资料。通过学习和实践这些代码，参赛者可以提升解决实际问题的能力，并在编程竞赛中取得优异成绩。