ACM/ICPC代码库：吉林大学ACMGroup1算法集合

"该资源是一个关于ACM/ICPC竞赛编程的代码库，包含了图论、网络流和数据结构等多个领域的基本代码，以及一些经典题解和相关资讯，旨在帮助参赛者准备比赛。" 在ACM/ICPC编程竞赛中，掌握基础代码和算法是至关重要的。这个代码库提供了丰富的实现，涵盖了以下几个主要的知识点： 1. **图论**： - **深度优先搜索（DFS）**：用于标记DAG（有向无环图）。 - **寻找桥**：在无向图中查找能够切断连通性的边。 - **连通度计算**：确定无向图的连通分支数量。 - **最大团问题**：利用动态规划和DFS找到图中的最大完全子图。 - **欧拉路径**：找到一个图中使所有边恰好被遍历一次的路径。 - **Dijkstra算法**：用两种实现方式（数组和优先队列）找到单源最短路径。 - **Bellman-Ford算法**：解决带有负权边的单源最短路径问题。 - **SPFA算法**：一种更快速的短路径算法，但可能有松弛操作的重复。 - **第K短路径**：找到起点到其余顶点的第K短路径，分别用Dijkstra和A*算法实现。 - **Prim算法**：构建最小生成树（MST），O(V^2)的时间复杂度。 - **Kruskal算法**：另一种构建MST的方法，O(M log M)的时间复杂度。 - **最小树形图**：在有向图中寻找最小树形图。 - **Tarjan算法**：识别图的强连通分量。 - **弦图**：涉及弦图的判断及其完美消除序列。 - **稳定婚姻问题**：利用Gale-Shapley算法找到稳定的配对。 2. **网络流**： - **二分图匹配**：通过DFS、BFS和Hopcroft-Carp算法实现匈牙利算法，寻找最佳匹配。 - **Kuhn-Munkres算法**：求解二分图的最佳匹配，具有O(M*M*N)的时间复杂度。 - **最小割**：在无向图中找到最小割，时间复杂度为O(N^3)。 - **最大流**：Dinic算法和HLPP算法分别实现O(V^2*E)和O(V^3)的最大流。 - **最小费用流**：寻找最小总费用的流，有两种实现方式，分别是O(V*E*F)和O(V^2*F)。 - **最佳边割集**、**最佳点割集**、**最小边割集**、**最小点割集**：涉及图的割集问题，与最小生成树和最大流相关。 - **最小路径覆盖**和**最小点集覆盖**：寻找覆盖图中所有边或点的最小集合。 3. **数据结构**： - **日期转换**：计算特定日期是星期几的算法。 - **其他未列出的数据结构和算法**：库中可能还包括其他数据结构如树、堆、队列、栈等的基本操作。 这个代码库对准备参加ACM/ICPC竞赛的学生来说是宝贵的资源，它不仅提供了现成的代码实现，还展示了各种算法的运用，有助于选手们理解和实践这些算法，提高解决问题的能力。