ACM代码库：吉林大学计算机学院经典算法整理

ACM Library是一个专注于提供ACM/ICPC编程竞赛相关代码库的资源集合，由吉林大学计算机科学与技术学院2005级学生在2007年至2008年期间创建和维护。这个模板库包含了广泛的算法和数据结构，旨在帮助参赛者解决各类计算机科学竞赛中的挑战。 1. **图论** 部分涵盖了基础图论概念，如： - **深度优先搜索(DAG)**：展示了如何对有向无环图进行深度优先遍历，并标记节点。 - **桥和连通性**：探讨了如何在无向图中找到桥和计算连通度。 - **团问题**：包括最大团问题的动态规划和深度优先搜索方法，以及欧拉路径和欧拉回路。 - **最短路径算法**：涉及Dijkstra算法、Floyd-Warshall法（求最小环）、Bellman-Ford算法（单源最短路）和SPFA算法。 - **K最短路径问题**：分别讨论了基于迪杰斯特拉和A*搜索的解决方案。 - **生成树和森林**：介绍了Prim算法求最小生成树，最小生成森林问题，以及有向图最小树形图和最小Steiner树等。 2. **网络流** 部分涉及： - **二分图匹配**：提供了匈牙利算法的两种实现（DFS和BFS），以及Hopcroft-Karp算法和Kuhn-Munkres算法。 - **最小割**：包括无向图的最小割算法和有上下界限制的最小（最大）流问题。 - **最大流**：如Dinic算法、Ford-Fulkerson算法和更高效的HLPP算法。 - **最小费用流**：探讨了不同复杂度下的最小费用流求解方法。 - **割集问题**：涉及到边割集、点割集、最小化这些割集的策略。 3. **数据结构** 包括实用技巧： - **日期计算**：演示如何确定特定日期对应的星期。 - **树和树状数组**：左偏树合并操作的时间复杂度分析，以及树状数组作为高效数据结构的应用。 这个ACM Library不仅是编程竞赛者的宝贵参考资料，也为学习和理解各种经典算法提供了清晰的示例和实践平台。通过这个库，用户可以加深对图论、网络流和数据结构的理解，提升算法设计和优化能力。