挑战编程：程序设计竞赛实战指南

"《挑战编程:程序设计竞赛训练手册》是由Steven S. Skiena和Miguel A. Revilla合著，刘汝佳翻译的一本针对程序设计竞赛的训练教材。书中涵盖了广泛的算法和问题解决策略，旨在帮助参赛者提升编程技能和解题能力。全书分为14个章节，每个章节深入讲解一个特定主题，包括在线评测系统使用、数据结构、字符串处理、排序算法、算术与代数、组合数学、数论、回溯法、图遍历和图算法、动态规划、网格问题、几何和计算几何。此外，附录还介绍了知名编程竞赛以及参赛建议和技巧。" 这本书的核心知识点如下： 1. **在线评测系统**: 介绍了如何使用在线评测系统进行编程练习和竞赛，这是参赛者熟悉的重要工具，可以帮助实时检查代码的正确性和效率。 2. **数据结构**: 数据结构是算法的基础，如数组、链表、栈、队列、树、图等，理解并能灵活运用这些数据结构对于解决问题至关重要。 3. **字符串**: 字符串处理在编程竞赛中很常见，涉及到字符串匹配、子串查找、模式匹配等技术。 4. **排序**: 掌握各种排序算法（如冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序、堆排序等）及其复杂度分析，是解决许多竞赛问题的关键。 5. **算术与代数**: 理解基本的数学概念，如整数运算、浮点数处理、线性方程组等，对于解决涉及数学的编程问题很有帮助。 6. **组合数学**: 组合数学涉及排列组合、二项式定理、鸽巢原理等，对于处理计数和概率问题特别有用。 7. **数论**: 包括质数测试、模运算、最大公约数和最小公倍数、同余理论等，常用于解决密码学和编码问题。 8. **回溯法**: 回溯法是一种解决约束满足问题的有效方法，如八皇后问题、填字游戏等。 9. **图遍历与图算法**: 深度优先搜索和广度优先搜索是图遍历的基础，同时还需要了解Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法等图算法。 10. **动态规划**: 动态规划是一种优化问题求解的方法，常用于解决背包问题、最长公共子序列等问题。 11. **网格**和**几何**: 网格问题可能涉及二维和三维空间中的坐标操作，几何问题则可能需要平面几何和立体几何的知识。 12. **计算几何**: 结合数学和计算机科学，处理几何对象的计算问题，如碰撞检测、最近点对问题等。 13. **竞赛策略与技巧**: 附录中的竞赛建议和技巧，包括时间管理、问题选择、代码优化等方面，有助于参赛者提高比赛表现。 这本手册的特点是内容紧凑，信息量大，每个主题都配以实际编程挑战题目，让读者能够在实践中学习和巩固所学知识。无论是对于准备编程竞赛的选手还是希望提升编程技能的程序员，都是一个极好的资源。