ACM算法实现：数论、图论与最短路径

"该资源是一份关于ACM竞赛编程的经典代码集合，包含了数论、图论、生成树、网络流和最短路径等核心算法的实现。这些代码可以帮助学习者深入理解和掌握相关算法，适用于ACM竞赛备赛或提升算法能力。" 详细内容： 一．数论部分： 1. 阶乘最后非零位：这部分可能涉及到计算阶乘的算法，并找出最后的非零数字，这通常与模运算和大整数处理有关。 2. 模线性方程(组)：这可能包括解决线性同余方程组的方法，如扩展欧几里得算法或中国剩余定理。 3. 素数表：生成素数表的算法，例如埃拉托斯特尼筛法。 4. 素数随机判定(miller_rabin)：这是一种概率性素数判定方法，通过多次测试来判断一个数是否为素数。 5. 质因数分解：将一个数分解为其质因数的算法，如Pollard's rho算法或Quadratic Sieve。 6. 最大公约数欧拉函数：计算最大公约数（GCD）和欧拉函数φ(n)，可能涉及了欧几里得算法和欧拉定理。 二．图论_匹配： 这部分涵盖了二分图的最大匹配算法，包括匈牙利算法（Kuhn-Munkres算法）的各种实现，以及一般图的匹配算法。 三．图论_生成树： 1. 最小生成树：包括Kruskal和Prim算法的实现，以及不同数据结构（如邻接表、邻接矩阵、优先队列等）的优化版本。 四．图论_网络流： 这部分涉及上下界最大流、最小流、最大流和最小费用最大流的算法，可能使用了Ford-Fulkerson或Edmonds-Karp等方法，针对邻接表和邻接矩阵数据结构进行了实现。 五．图论_最短路径： 1. 单源最短路径：包括Bellman-Ford、Dijkstra算法的不同实现，如使用BFS、优先队列（二叉堆和映射堆）优化。 这份资源提供了丰富的ACM竞赛编程代码实例，涵盖了许多基础且重要的算法，对于学习和提高算法技能非常有帮助。通过深入学习和理解这些代码，可以更好地应对实际问题并提高解题效率。