ACM竞赛代码大全：数论、图论算法实现解析

"这篇资源是关于ACM竞赛中常用的代码集合，涵盖了丰富的数论、图论、组合等算法，还包括了STL库的一些基础应用。它不仅提供了完整的代码实现，还涉及了数值计算等多个领域，对于ACM竞赛的准备者来说极具价值。" 在ACM竞赛编程中，掌握一些关键的算法和数据结构是非常必要的。这份资料详细介绍了以下知识点： 一、数论部分： 1. 阶乘最后非零位：计算阶乘结果最后非零位的个数，涉及到大整数操作和模运算。 2. 模线性方程(组)：解决模线性方程或方程组，可能需要用到扩展欧几里得算法和中国剩余定理。 3. 素数表：生成并存储素数表，通常使用埃拉托斯特尼筛法。 4. 素数随机判定(miller_rabin)：快速判断一个大整数是否为素数，基于概率的算法。 5. 质因数分解：将一个数分解为质因数的乘积，有助于处理数论问题。 6. 最大公约数欧拉函数：计算两个数的最大公约数，并关联到欧拉函数，用于同余方程的求解。 二、图论_匹配部分： 这部分主要关注图的匹配问题，包括二分图的匈牙利算法以及一般图的匹配算法，如Kuhn-Munkras算法等。 三、图论_生成树部分： 最小生成树的构建是图论中的经典问题，这里包含了Prim和Kruskal算法的不同实现，以及基于优先队列的数据结构优化。 四、图论_网络流部分： 网络流问题在ACM竞赛中常见，包括最大流、最小流和上下界最大流/最小流，这里给出了多种实现方式，如 Dinic算法 和 Ford-Fulkerson算法。 五、图论_最短路径部分： 从单源最短路径到多源最短路径，涵盖了Bellman-Ford、Dijkstra算法，以及基于优先队列的优化版本。 此外，资源还提到了与ACM相关的STL常用简介，这意味着会介绍标准模板库（STL）中的容器（如vector、list、set等）、迭代器、算法（如排序、查找等）和函数对象等基础知识，这些都是高效编程的重要工具。 通过学习这些内容，ACM竞赛参与者可以增强自己的算法思维和编程能力，提高解决问题的效率，为比赛取得好成绩打下坚实基础。