吉林大学ACM代码库：图论、网络流与数据结构经典算法

吉林大学ACM/ICPC代码库包含了丰富的ACM竞赛中常用的算法和数据结构代码。这个代码库主要涵盖了图论、网络流和结构数据处理等多个主题，适合计算机科学与技术专业学生和参赛者参考学习。 在图论部分，文档详细介绍了以下算法： 1. 深度优先搜索 (DFS) 的标记方法，用于遍历和查找特定属性的节点。 2. 无向图中的桥检测，找出连接不同连通分量的边。 3. 连通性分析，包括无向图的连通度计算以及寻找最大团问题的动态规划和DFS解决方案。 4. 欧拉路径和哈密尔顿回路的搜索算法。 5. 最短路径算法，如迪杰斯特拉(Dijkstra)的两种时间复杂度实现、贝尔曼-福特算法和SPFA算法，以及第K短路的A*算法。 6. Prim算法用于求解最小生成树，次小生成树的算法，以及最小生成森林和有向图最小树形图问题。 7. 强连通分量的识别，弦图的判断及其完美消除点排列，以及稳定婚姻问题的解决。 8. 拓扑排序和连通分支搜索（DFS/BFS），以及有向图的强连通分支分析和最小点基查找。 9. FLOYD算法用于求解最小环，以及2-SAT问题的解决。 网络流部分涵盖： - 二分图匹配算法，包括匈牙利算法的DFS和BFS实现，以及Hopcroft-Karp算法。 - 最佳匹配问题，如Kuhn-Munkres算法的O(M^3)复杂度。 - 无向图的最小割问题，以及有上下界限制的最小（最大）流。 - Dinic算法用于求最大流，HLPP算法提供更高效的V^3时间复杂度。 - 最小费用流问题的两种版本，一种是V*E*F复杂度，另一种是V^2*F。 - 最佳边割集和点割集的计算，以及最小边割集和最小点割集（考虑点连通度）。 - 最小路径覆盖和点集覆盖问题。 结构数据部分则涉及日期转换，例如判断某一天是星期几的基本操作。 这个代码库不仅提供了实际操作的代码示例，还展示了算法背后的理论原理，对于提高ACM竞赛解决问题的能力，以及日常编程实践都具有很高的价值。通过学习和实践这些代码，参赛者可以增强对图论、网络流和数据结构的理解，并提升编程技巧。