上海交大ACM算法模板大全：从基础到高级

本资源是一份全面的ACM算法模板集，旨在帮助计算机科学竞赛者提高解决问题的效率和准确度。内容涵盖了广泛的数学和计算机科学基础知识，包括但不限于： 1. 常用函数与STL：这部分介绍了C++标准库中的基本数据结构和算法，如容器（vector、list、set等）、算法（排序、查找等）以及数学函数，这些是编写高效算法的基础。 2. 重要公式与定理：涵盖了数论中的Fibonacci数列、Lucas数列、Catalan数、Stirling数（第二类）、Bell数、斯特林近似、分数求和公式等，这些都是解决某些特定问题的关键数学工具。 3. 大数模板和字符读入：处理大整数计算和输入输出技巧，对于时间复杂度较高的问题尤其重要。 4. 数论算法：涉及计算最大公约数、素数判断、素数筛法、模逆元、扩展欧几里德算法、模线性方程、中国剩余定理、欧拉函数、Farey序列和素数测试等高级数论技术。 5. 图论算法：包括最小生成树（Kruskal和Prim算法）、最短路径算法（Bellman-Ford、Dijkstra和Floyd）、拓扑排序、网络流问题（预流、最大流和最小费用最大流）、最大团、匹配算法（匈牙利算法和KM算法）以及图的特殊结构分析。 6. 几何算法：包括基本几何模板、球面距离计算、三点确定圆心、三角形相关性质等，有助于解决与几何图形相关的问题。 7. 专题讨论：深入探讨了树状数组、字典树（Trie）、后缀树、线段树、并查集、二叉堆等数据结构，以及排序方法（如归并排序）、动态规划在树状问题中的应用、路径搜索（如欧拉路和八数码）、线性代数（高斯消元法）和字符串处理（KMP算法）等高级主题。 8. 全排列和组合：在组合优化问题中，理解这些概念对于找到最优解至关重要。 9. 二维线段树和稳态算法：进一步提升空间效率，用于处理区间查询问题。 这份模板集不仅提供了代码模板，还包含了解题策略和思路，对于准备ACM/ICPC等国际比赛的选手来说，是一个宝贵的参考资料。通过熟练掌握这些内容，参赛者可以大大提高解题速度和准确性，提升竞赛水平。