ACM算法模板：吉林大学ACMGroup1代码库

"该资源是一份关于ACM算法的模板，主要针对计算机复试或竞赛的准备，由吉林大学ACMGroup1成员编写和修订。内容涵盖图论、网络流和数据结构等多个方面，包括各种经典的算法实现和问题解决策略。" 在ACM算法模板中，重点介绍了以下几个方面的知识： 1. **Graph图论**： - **DAG的深度优先搜索标记**：用于遍历有向无环图（DAG），并进行标记，常用于找出路径、检测环等问题。 - **无向图找桥**：寻找无向图中的桥，即删除后会使得图不连通的边。 - **无向图连通度**：计算图的连通分量，了解图的完整性。 - **最大团问题**：求解图中最大的完全子图，可以使用动态规划和DFS结合的方法。 - **欧拉路径**：找到一条通过所有边且只通过每个顶点一次的路径。 - **Dijkstra算法**：求解单源最短路径，有数组实现和优化的版本。 - **Bellman-Ford算法**：处理负权边的单源最短路径问题。 - **SPFA算法**：一种启发式最短路径算法，通常比Bellman-Ford快。 - **第K短路**：除了最短路径外，寻找第K短的路径。 - **Prim算法**：构造最小生成树，适用于加权无向图。 - **Kruskal算法**：另一种构造最小生成树的方法，侧重于避免环。 - **最小生成森林问题**：处理带有多棵树的情况，如K棵树的最小生成森林。 - **最小树形图**：有向图的最小树形图问题，通常与Steiner Tree相关。 - **TARJAN强连通分量**：检测有向图中的强连通分量。 - **弦图判断**：识别弦图及其完美消除序列。 - **稳定婚姻问题**：Gale-Shapley算法，用于分配问题。 2. **Network网络流**： - **二分图匹配**：匈牙利算法的DFS和BFS实现，以及Hopcroft-Carp算法。 - **Kuhn-Munkres算法**：用于求解二分图的最佳匹配，效率较高。 - **无向图最小割**：求解图的最大流量，常用于分割问题。 - **有上下界的最小（最大）流**：在网络流问题中处理流量限制。 - **Dinic算法**：高效的求解最大流的方法。 - **HLPP最大流**：Hochbaum-Lawler-Papadimitriou-普林斯顿算法，进一步优化最大流问题。 - **最小费用流**：考虑费用的网络流问题，有不同复杂度的算法实现。 - **最佳边割集**、**最佳点割集**、**最小边割集**、**最小点割集**：研究网络中的割集问题，与最小生成树和最大流问题相关。 - **最小路径覆盖**：寻找最小数量的路径覆盖所有节点。 - **最小点集覆盖**：寻找最小的点集合，使得每个边至少有一个端点被覆盖。 3. **Structure数据结构**： - **求某天是星期几**：涉及日期处理和计算，可能用到数学和模运算。 - 其他未列出的数据结构问题，如栈、队列、链表、树等基础操作，以及高级数据结构如堆、红黑树、平衡树等。 这份模板对于准备ACM竞赛或计算机相关考试的学生来说，是非常有价值的参考资料，它包含了大量实际问题的解决方案和算法实现，有助于提升解决实际编程挑战的能力。