竞赛编程入门指南：从基本技巧到动态规划

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《竞争程序员手册》是一本专为对编程基础有一定了解但缺乏竞赛编程背景的读者设计的入门指南。该书旨在全面介绍竞赛编程的各种核心技术和策略，帮助读者提升在编程竞赛中的竞争力。作者Antti Laaksonen于2017年3月18日编写的草稿版提供了丰富的内容，分为七个主要部分： 1. **基本技巧**：这部分包括了编程语言的选择、输入与输出处理、高效利用数值计算、代码精简以及数学基础知识，让读者熟悉竞赛编程的基本操作。同时，还介绍了如何参与和利用各种编程竞赛资源。 2. **时间复杂度分析**：讲解了计算规则，不同算法的时间复杂度分类（如常数时间、线性时间等），以及如何估计算法效率。通过实例，如最大子数组和问题，帮助理解时间复杂度在实际问题中的应用。 3. **排序算法**：深入解析排序理论，如何在C++中实现排序，以及二分查找这种常见搜索算法。这部分内容对于数据结构优化至关重要。 4. **数据结构**：涵盖了动态数组、集合结构（如set）、映射结构（如map）、迭代器和范围以及其他特殊数据结构。并通过与排序的比较，强调数据结构选择对算法性能的影响。 5. **完全搜索**：讲解了生成子集、排列组合的生成方法，如回溯算法（backtracking）和剪枝策略，以及更高效的“相遇在中间”搜索技术。 6. **贪婪算法**：涉及经典的算法示例，如硬币问题、任务调度、最小化总成本和数据压缩，展示了如何在特定场景下运用贪心策略。 7. **动态规划**：动态规划是解决复杂问题的重要工具，这里以硬币问题和最长公共子序列为例，介绍如何将问题分解为更小的部分求解，并储存中间结果以避免重复工作。 通过这些章节的学习，读者不仅能掌握基本的编程技能，还能深入了解算法和数据结构在竞赛编程中的应用，从而提高在实际编程挑战中的解决问题能力。这是一本既适合初学者入门，又能让经验丰富的程序员进一步提升的宝贵资源。

Competitive Programmer's Handbook

2018-11-21 上传
Competitive Programmer's Handbook

Competitive Programmer's Handbook Antti Laaksonen

2019-01-12 上传
演算法的handbookPreface ix I Basic techniques 1 1 Introduction 3 1.1 Programming languages . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 1.2 Input and output . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.3 Working with numbers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 1.4 Shortening code . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 1.5 Mathematics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 1.6 Contests and resources . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 2 Time complexity 17 2.1 Calculation rules . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 2.2 Complexity classes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 2.3 Estimating efficiency . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 2.4 Maximum subarray sum . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 3 Sorting 25 3.1 Sorting theory . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 3.2 Sorting in C++ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 3.3 Binary search . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 4 Data structures 35 4.1 Dynamic arrays . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 4.2 Set structures . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 4.3 Map structures . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 4.4 Iterators and ranges . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 4.5 Other structures . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 4.6 Comparison to sorting . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 5 Complete search 47 5.1 Generating subsets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47 5.2 Generating permutations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 5.3 Backtracking . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50 5.4 Pruning the search . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 5.5 Meet in the middle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 6 Greedy algorithms 57 6.1 Coin problem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 6.2 Scheduling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58 6.3 Tasks and deadlines . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 6.4 Minimizing sums . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 6.5 Data compression . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62 7 Dynamic programming 65 7.1 Coin problem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65 7.2 Longest increasing subsequence . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70 7.3 Paths in a grid . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71 7.4 Knapsack problems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72 7.5 Edit distance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74 7.6 Counting tilings . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75 8 Amortized analysis 77 8.1 Two pointers method . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77 8.2 Nearest smaller elements . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79 8.3 Sliding window minimum . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81 9 Range queries 83 9.1 Static array queries . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84 9.2 Binary indexed tree . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86 9.3 Segment tree . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89 9.4 Additional techniques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93 10 Bit manipulation 95 10.1 Bit representation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95 10.2 Bit operations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96 10.3 Representing sets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98 10.4 Bit optimizations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100 10.5 Dynamic programming . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102 II Graph algorithms 107 11 Basics of graphs 109 11.1 Graph terminology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109 11.2 Graph representation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113 12 Graph traversal 117 12.1 Depth-first search . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117 12.2 Breadth-first search . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119 12.3 Applications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121

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