C++算法代码库：从大数到图论全面覆盖

"这是一份来自上海交通大学计算机科学与工程系的HaoYuan教授编写的C++算法代码集合，涵盖了各种重要的算法和数据结构，包括高精度计算、堆、树、排序、图论和网络算法等。" 该文档详细介绍了多个C++实现的算法，以下是一些关键知识点的概述： 1. 高精度计算： - C语言实现的高精度计算：这部分可能涉及如何使用字符串或数组存储大整数，并实现加、减、乘、除等基本运算。 - C++实现的高精度计算：C++提供了更高级的数据结构和类，可以更好地封装大整数操作，如自定义大数类，实现高效的大数算法。 - 高精度浮点数：处理大数的浮点运算，可能包含分数表示和舍入策略。 2. 堆： - 二叉堆（Binary Heap）：一种特殊的完全二叉树，用于优先队列，支持插入、删除最小元素等操作。 - 赢者树（Winner Tree）：用于动态维护最小元素的高效数据结构，常用于在线竞赛中。 - 数位树（Digital Tree）：一种特殊的数据结构，常用于快速计算前缀和等问题。 3. 树和图： - 区间树（Segment Tree）：用于处理区间查询和修改问题，例如求区间和、查找区间最小值等。 - 并查集（Union-Find Set）：用于处理连接和查询两个元素是否在同一个集合中的问题，常用于无向图的连通性判断。 - 快速排序（QuickSort）和归并排序（MergeSort）：两种高效的排序算法，快速排序适用于小规模数据，归并排序则保证稳定性。 - 基数排序（Radix Sort）：一种非比较型排序，按位进行排序，适用于整数排序。 - KMP算法：一种字符串匹配算法，用于在文本中寻找模式串的位置。 - 后缀排序（Suffix Sort）：用于对字符串的所有后缀进行排序，常用于构建后缀数组，进而解决字符串问题。 4. 图论和网络算法： - 单源最短路径（SSSP）：Dijkstra算法和Bellman-Ford算法，分别适用于没有负权边和存在负权边的图。 - 最小生成树（MST）：Kruskal算法用于构造无环加权图的最小生成树。 - 最小有向生成树：在有向图中找到最小权重的生成树。 - 最大匹配：在二分图中找到最大匹配，以及带权完美匹配。 - 最大流：Ford-Fulkson算法在图中找到从源点到汇点的最大流量。 - 最小成本最大流：在保证最大流的同时，最小化总成本。 5. 图的其他算法： - 辨识完全图（Recognizing Chordal Graph）：检测一个图是否是具有特定性质的完全图，这在图论中有重要应用。 这份文档是学习和实践C++算法的宝贵资源，不仅提供了各种算法的实现，还包含了丰富的数据结构，对于提升编程能力和解决复杂问题的技巧非常有帮助。