ACM算法与数据结构模板大全，涵盖排序、搜索到图论

本资源是一份全面的ACM模板参考文档，涵盖了广泛的算法和数据结构，旨在帮助竞赛参与者解决各类编程问题。主要内容包括： 1. **排序算法**： - 插入排序：基础的线性时间复杂度排序，适用于小型数据集。 - 选择排序：简单直观，但效率较低，适合教学演示。 - 冒泡排序：稳定排序，对小规模数据有一定优势。 - 希尔排序：改进的插入排序，通过分组来加速排序过程。 - 随机化快速排序：平均性能优秀的排序算法，通过随机选取基准元素提高效率。 - 归并排序：稳定的分治算法，适用于大数据集。 - 堆排序：利用堆数据结构进行排序，常用于实时系统。 2. **大整数处理**：提供了处理大整数的方法，包括头文件、定义、实现，以及基本的数学运算如乘法、加法、减法等。 3. **高级数据结构**： - 普通二叉搜索树：用于快速查找、插入和删除操作的基础数据结构。 - 并查集：用于处理不相交集合的问题，提供基本操作如并集、查找等。 - 散列实现：概述了散列的概念和一种实现方式，以及其在ACM中的应用场景。 - 堆：用于优先队列，如求解单源最短路径问题的Dijkstra算法。 4. **图论算法**： - 深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）：基本图遍历方法。 - Kruskal算法和Prim算法：无向图最小生成树的两种经典算法。 - Dijkstra算法：求有向图的单源最短路径。 - Floyd算法：多源最短路径算法。 - 拓扑排序：解决有向无环图的任务。 - AOE网算法：项目调度中的任务依赖关系处理。 - 中心节点算法：寻找图中的关键节点。 - SPFA算法：改进的最短路径算法。 - 割顶和块的算法：图分割相关问题。 5. **计算几何算法**： - 向量模、点积、叉积：空间中的基本几何运算。 - 判断向量方向和线段相交，以及多边形和多边形区域的分析。 - 凸包问题：找出多边形包围的所有点的最小多边形。 6. **STL算法参考**： 提供了C++标准库中一些常用的算法函数，如累加、邻接元素差分、查找、复制、填充等，便于在实际编程中高效地处理数据。 这份模板参考文档不仅包含了基础算法，还涵盖了数据结构和图形算法的关键知识点，是ACM竞赛中不可或缺的学习资料。参赛者可以根据具体题目需求，灵活运用这些算法和数据结构，提高编程效率和解决问题的能力。