浙江大学ACM竞赛常用模板：算法与数据结构精华

ACM浙大模板是一份针对浙江大学ACM竞赛团队编写的实用程序库，由WishingBone在2002年12月创建，并在2004年11月由Riveria进行了最后一次更新。这份模板涵盖了广泛的IT算法和数据结构，旨在帮助参赛者在解决算法问题时提高效率。 1. 几何部分：这部分包括了基本的几何概念，如多边形处理（如切割、面积计算）、球面和三角形处理、以及三维几何的计算，如凸包和网格操作。还涉及了与整数相关的函数，如整数运算和圆的相关算法。 2. 组合数学：提供了组合公式、排列组合的生成、灰码生成、置换（Polya理论）和字典序排列和组合等工具，这些在处理排列组合问题时非常有用。 3. 结构设计：涵盖了并查集、堆、线段树等基础数据结构，以及子段和和子阵和问题的解决方案，这些对处理动态维护和查找问题至关重要。 4. 数论：涉及到阶乘的尾部非零位数计算、模线性方程组的求解、素数判定和欧拉函数等，这些都是算法设计中的核心元素。 5. 数值计算：包括定积分的Romberg方法、多项式求根（牛顿法）、以及周期性方程的追赶法，这些在处理连续性和逼近问题时不可或缺。 6. 图论部分：包含了各种搜索和连通性问题的解决方案，如最大团、图的关键点和边、图的块划分、连通分支检测等。同时，还有匹配问题的多个算法，如二分图最大匹配（Hungarian算法和Kuhn-Munkres算法），以及更一般图的匹配算法。 7. 网络流问题：探讨了最大流、上下界最大/最小流、无流量最大流、最小费用最大流等，这些都是在设计流量分配或网络优化算法时的关键。 8. 图论的应用：涉及到欧拉回路、树的前序遍历与优化、拓扑排序、以及寻找最佳边割集等实际应用场景中的算法。 这份模板集成了丰富的算法和数据结构，是浙江大学ACM竞赛团队在历年比赛中积累的宝贵资源，对于学习和解决ACM竞赛中遇到的复杂问题具有很高的参考价值。通过深入理解和运用这些内容，参赛者可以大大提高解题速度和解决问题的能力。