浙江大学ACM代码模板精华：算法与数据结构实用代码集

本资源是一份浙江大学ACM团队编写的代码模板，由WishingBone在2002年12月更新，最后一次更新则是在2004年11月，由Riveria维护。这份模板涵盖了多个重要的IT算法和数据结构，旨在帮助学生和参赛者在解决ACM竞赛中的问题时提高编程效率。 1. 几何部分： - 提供了几何相关的内容，包括几何公式、多边形处理（如切割）、浮点函数的运用、面积计算、球面、三角形以及三维几何的处理。这部分代码有助于解决与图形和空间定位相关的问题。 2. 组合数学： - 包括组合公式、排列组合生成，如Gray码，以及置换（Polya理论）等，这些都是在设计算法时进行优化，比如搜索和排序时的高效排列选择的基础。 3. 结构数据结构： - 并查集、堆、线段树等基础数据结构被用于处理大量数据的查找和组织，如快速查找和动态更新操作。子段和、子阵和问题也属于这个范畴，这些在处理复杂的数据关系时非常实用。 4. 数论： - 阶乘、模线性方程组、素数和欧拉函数等概念，对于密码学、加密算法和模运算问题的解决至关重要。 5. 数值计算： - 提供了定积分计算的Romberg方法，以及多项式求根的牛顿法，还有周期性方程的追赶法，这些都是数值分析中的核心算法。 6. 图论与NP搜索： - 包含最大团问题，特别针对n小于64的情况提供了更快的解决方案。此外，还涉及图的连通性分析，如关键点、关键边、图的块划分和连通分支等。 7. 图论匹配： - 对于二分图，提供了最大匹配的各种实现方法，如Hungarian算法（邻接表和邻接数组版本），以及Kuhn-Munkres算法。对于一般图，同样提供了多种匹配算法的实现。 8. 网络流： - 最大流、上下界最大流和最小流的算法，以及无流量最大流，这些都是图论在实际应用中的经典问题，例如路由优化和资源分配。 这份浙大ACM代码模板是ACM竞赛者和算法学习者的一份宝贵资源，它集合了常见的IT算法和技术，覆盖了计算机科学中的多个核心领域，能够帮助提升参赛者的解题技巧和编程能力。