Advertisement

算法模板（适用于ACM/ICPC、蓝桥杯、PAT、CCF、CSP、NOI等）

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本资源提供一系列针对编程竞赛设计的高效算法模板，涵盖数据结构与常见问题解决方案。适用于ACM/ICPC、蓝桥杯、PAT、CCF、CSP及NOI等赛事准备，帮助参赛者快速掌握核心技能和技巧。 适合热爱算法并专注于学习的同学的学习资源，包含多种算法模板，适用于比赛或自学等多种场景。这些资源整合了网上大多数常见的算法模板，方便系统地进行学习。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 算法模板（适用于ACM/ICPC、蓝桥杯、PAT、CCF、CSP、NOI等）
    优质
    本资源提供一系列针对编程竞赛设计的高效算法模板，涵盖数据结构与常见问题解决方案。适用于ACM/ICPC、蓝桥杯、PAT、CCF、CSP及NOI等赛事准备，帮助参赛者快速掌握核心技能和技巧。 适合热爱算法并专注于学习的同学的学习资源，包含多种算法模板，适用于比赛或自学等多种场景。这些资源整合了网上大多数常见的算法模板，方便系统地进行学习。
     
  • CCF-CSP-and-PAT-Solutions: CCF CSP及PAT试题解答（采用C++14）
    优质
    本项目汇集了由中国计算机学会(CCF)组织的CSP认证考试以及PAT考试中的编程题解，所有代码均使用C++14编写。旨在帮助备考者和编程爱好者提升算法设计与实现能力。 本仓库是《算法详解（C++11 语言描述）》的配套资源库，计划于2021年5月左右出版。该书主要更新CCF CSP 和 PAT 考试的题解代码。 由于 CCF CSP 和 PAT 考试都支持了 C++14 标准，所有题解代码将基于此标准编写。在编译本仓库中的代码时，请选择支持 C++14 的环境进行操作。 每次考试后，我们会尽快更新新的解答内容，并持续维护这些资源以帮助算法初学者们更好地学习和实践。 如发现任何问题或错误的输入数据、正确的题解代码等信息，欢迎通过提 issue 方式发送报告。为了方便查阅，在文件夹中附上了本仓库中所有题解的汇总链接。建议读者使用此功能来更有效地浏览内容。
     
  • ACM-ICPC 模板：我的 ICPC 算法代码模版
    优质
    这段ACM-ICPC模板旨在为参赛者提供高效的算法代码基础架构，涵盖常用数据结构与算法实现，帮助编程爱好者和竞赛选手快速解决问题。 ACM-ICPC模板：我的ICPC算法代码模板。
     
  • Python组蓝桥杯算法模板汇总
    优质
    本资源汇集了参加Python组蓝桥杯竞赛所需的各类经典算法模板，旨在帮助参赛者快速掌握和应用算法知识。 在本节中，我们将深入探讨蓝桥杯Python组的算法模板，涵盖从基础排序算法到更高级的概念如动态规划、图论、字符串处理和数论等内容。所有这些内容都使用Python语言实现，并且对参赛者来说非常重要。 首先来看排序算法，这是学习的基础部分，在比赛中经常被考察。文中提供了多种常见排序算法的Python代码示例，包括归并排序、基数排序、快速排序、冒泡排序、插入排序、桶排序和希尔排序等。 例如，归并排序是一种分治策略的应用：它将数组分成两半分别进行递归处理，并通过合并操作来整合结果。在Python中可以定义两个函数`merge_sort`用于主逻辑及`merge`实现具体的合并步骤。 基数排序则基于数字的每一位来进行排序，先从最低位开始逐步向高位推进直到完成整个序列的有序化过程。此方法利用了字符串处理的优势，在Python里可以通过将整数转换为字符串形式来简化操作流程。 快速排序通过选取一个基准元素，并围绕它对数组进行分区（小值在左大值在右），然后递归地对该左右两部分执行同样的步骤，直至整个序列有序化。关键在于如何选择合适的“pivot”以优化性能和稳定性。 冒泡排序是逐次比较相邻的两个数并交换位置直到最大的数字被移动到数组末尾的一种简单方式；插入排序则模拟了手牌整理的过程，在已排好序的部分寻找正确的位置来放置新的元素，这要求对每个新进入的数据都进行适当的定位调整。 桶排序利用分箱的思想将大量数据分配至不同区间（或“桶”）内各自独立地完成局部排列工作。当处理范围广泛且分布均匀的数值时特别有效率。 希尔排序则是插入排序的一种改进版本，在初始阶段采用较大的间隔逐步缩小，直到最终使用1作为间隔进行常规插入操作。这大大减少了元素交换次数使得效率得以提高。 另外还介绍了前缀和的概念及其应用价值：它能显著加快连续区间问题（如求和）的处理速度至常数级别O(1)。 动态规划部分则会覆盖一些基础题目，比如背包问题或最长公共子序列等。这种方法的核心在于将大问题分解为若干小规模相似的问题，并利用这些子结果来构建最终答案。 图论方面，则包括了诸如DFS（深度优先搜索）、BFS（广度优先搜索）以及Dijkstra算法、Floyd算法用于最短路径计算，还有Kruskal和Prim等用于最小生成树构造的常用技术。这些都是解决复杂网络问题的基础工具。 字符串处理部分则会讲解一些模式匹配方法如KMP或Rabin-Karp算法，并介绍最长公共前缀及字符串编辑距离等问题求解技巧。这些内容通常会在需要文本分析的任务中出现，掌握它们有助于快速解决问题。 数论领域，则可能涉及素数检测、欧拉函数计算、扩展的GCD算法以及中国剩余定理等内容，在密码学和大整数运算等领域具有重要应用价值。 以上所有模板与基础题型均来自蓝桥云课平台，非常适合初学者使用。通过反复练习这些示例代码，并结合实际编程挑战进行测试调整，能够显著提升个人解题能力并有望在比赛中取得佳绩。
     
  • ACM-ICPC模版
    优质
    ACM-ICPC模板是一套专为参加国际大学生程序设计竞赛（ACM-ICPC）的学生准备的标准代码框架和常用算法集合，帮助参赛者提高编码效率与准确性。 ACM 模板 算法 ICPC 用于比赛的模板下载，内容非常全面。
     
  • 蓝桥杯个人赛中常用的(C++)算法模板
    优质
    本资源提供了一系列在蓝桥杯个人赛中常见的C++算法模板，帮助参赛者快速掌握和应用常用数据结构与算法技巧。 在准备蓝桥杯个人赛的过程中，掌握一些常用的C++算法模板是至关重要的。这些模板涵盖了比赛常见的问题类型，包括但不限于排序、搜索、图论、动态规划等。 1. **排序算法** - 快速排序：可以使用`std::sort`函数实现。 - 归并排序：是一种稳定的排序方法，可自行编写递归版本。 - 堆排序：C++的``库提供了相关操作堆的函数如 `make_heap`, `push_heap`, `pop_heap`和`sort_heap`. - 计数排序与基数排序：适用于特定场景。 2. **搜索算法** - 二分查找：在有序数组中查找元素，结合使用C++中的`lower_bound`和`upper_bound`. - 深度优先搜索（DFS）：用于遍历或搜索树或图。 - 广度优先搜索（BFS）：同样用于求最短路径问题。 3. **图论算法** - Dijkstra算法：适用于单源最短路径问题的加权图。 - Floyd-Warshall算法：解决所有顶点对之间的最短路径，适用于加权图。 - Prim和Kruskal算法：最小生成树算法用于找到连接所有顶点的边。 4. **动态规划（DP）** - 背包问题：包括0-1背包、完全背包和多重背包等类型。 - 最长公共子序列（LCS）：寻找两个序列之间的最长不降序子序列。 - 斐波那契数列：通过状态转移方程优化递归计算，避免重复计算。 - 矩阵链乘法：降低复杂度的动态规划方法。 5. **字符串处理** - KMP算法：模式匹配算法用于快速查找文本中的子串位置。 - Z算法：另一种高效地找出所有子串起始位置的方法。 6. **数据结构** - 栈和队列：使用`std::stack` 和 `std::queue`. - 链表及树结构，如二叉树、平衡树（AVL, 红黑等）。 - Trie 字典树 - 哈希表：快速查找插入数据的工具。 在蓝桥杯比赛中，熟悉并熟练运用这些算法模板能帮助参赛者迅速解决问题。为了更好地理解和应用这些知识，建议通过编写代码、刷题和实践来加强学习。
     
  • 蓝桥杯ACM算法竞赛每日模拟练习题30天.zip
    优质
    本资源包含为期30天的蓝桥杯ACM算法竞赛模拟练习题集，旨在帮助编程学习者和参赛选手提升算法设计与代码实现能力。 《蓝桥杯ACM算法比赛模拟题30天每日训练》这个压缩包文件是为参加蓝桥杯ACM算法竞赛的选手准备的学习资源，旨在通过为期一个月的日程安排帮助参赛者提升编程能力和解决复杂问题的能力。 作为国内知名的编程赛事之一，蓝桥杯借鉴了国际大学生程序设计竞赛（ACM）的形式和标准。比赛要求团队在五个小时内完成一系列复杂的算法挑战，重点考察数据结构、算法思维及代码实现能力。 压缩包内的“鞠老师的每日训练”文件可能包含了由鞠老师精心挑选的练习题集，涉及图论、动态规划、贪心策略、排序与查找技术以及数论等多个领域。这些题目旨在通过每天的学习和实践帮助参赛者逐步提升解题速度和准确性。 在准备蓝桥杯ACM算法比赛时，选手需要掌握以下关键点： 1. **基础算法**：包括快速排序、归并排序等经典排序方法及二分查找、线性搜索等基本的查找技术。 2. **数据结构知识**：理解链表、树（如二叉树和平衡树）、图论相关概念以及栈、队列和哈希表的应用场景。 3. **动态规划技巧**：掌握构建状态空间的方法，能够利用此策略解决诸如背包问题、最长公共子序列等难题。 4. **图论算法**：学习Dijkstra、Floyd最短路径算法及最小生成树（如Prim和Kruskal）的相关知识，并能应对网络流挑战。 5. **贪心算法的应用**：识别并应用局部最优解策略解决活动安排或区间调度等问题，以达到全局优化目标。 6. **字符串处理技术**：熟练掌握KMP算法、后缀数组及Manacher算法等用于模式匹配和文本分析的技巧。 7. **数学背景知识**：增强组合学、数论以及模运算的理解与应用能力，在解决复杂问题时提供支持。 8. **编码实践技能提升**：通过优化代码结构，提高程序效率，并确保高质量的编程习惯。 9. **模拟法的应用**：针对规则明确的问题类型，编写并使用模拟程序进行求解。 10. **团队合作精神培养**：在比赛过程中有效协作分工解决问题。 经过30天系统化的每日训练后，参赛者将能够更加熟练地运用各种算法和数据结构，并提高其问题解决能力和时间管理技巧，在比赛中取得优异成绩。
     
  • Java 蓝桥杯算法模板题及真题训练
    优质
    本资源提供Java蓝桥杯比赛所需的算法模板与历年真题，旨在帮助参赛者系统性地提升编程能力和解题技巧。 蓝桥杯 Java语言 基础算法包括排序、动态规划、广度搜索、深度搜索、并查集等多种算法模板题，题目来源于蓝桥杯平台训练的算法模板提库，并包含部分真题。真题部分划分为八个章节，帮助大家更好地掌握各类算法。
     
  • 蓝桥杯入门算法
    优质
    《蓝桥杯入门算法》是一本专为参加蓝桥杯竞赛的学生编写的教程，涵盖基础到中级的各种算法题型与解题技巧。 蓝桥杯基础算法涵盖了一系列计算机科学中的核心算法，对于参加竞赛或提升编程能力至关重要。以下是每个文件名所代表的算法详细解释： 1. **高精度计算.ppt**：此部分介绍如何处理超过标准整型或浮点型数据范围的大整数运算，包括加减乘除、取模等操作。这类技术在数学计算、加密和金融领域中广泛应用。通常使用链表或数组存储大整数，并设计相应算法进行各种运算。 2. **递推算法.ppt**：通过已知项推导出下一项的方法称为递推，适用于解决序列问题如斐波那契数列等。递归公式有助于简化复杂度较高的计算过程，但有时需结合动态规划避免重复计算以提高效率。 3. **递归算法.ppt**：函数自我调用的方式即为递归算法，常用于分治策略中的子任务分解与解决。需要明确基本情况（停止条件）和递推步骤的设计来实现有效解决问题的目标。例如二分查找、汉诺塔等都是典型的例子。 4. **搜索与回溯算法.ppt**：包括深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）在内的各种策略用于寻找问题的解法，而回溯则是一种在遇到阻碍时退回一步尝试其他路径的方法。这些方法广泛应用于图论、谜题求解及组合优化等领域。 5. **广度优先搜索.ppt**：从起点开始逐层遍历所有节点是BFS的特点之一，适用于寻找最短路径或最近的解决方案。此策略在图形遍历和最短距离问题中占据重要位置。 6. **贪心算法.ppt**：追求局部最优解以期达到全局最佳效果的方法称为贪心法，常用于解决优化问题如最小生成树、活动安排等。尽管这种方法不一定总能得到全局最优结果，但在特定条件下表现良好。 7. **分治算法.ppt**：大问题通过分解为较小的部分来简化处理的方式被称为分治策略，常见的应用实例包括快速排序和归并排序等。这种技术能够降低复杂度，并有效提高解决问题的效率。 8. **动态规划基础.ppt**：建立状态转移方程并通过子问题求解避免重复计算以获得最优结果的方法是动态规划的核心思想，适用于背包问题、最长公共子序列等多种场景。成功运用的关键在于准确定义和选择合适的子结构进行优化。 9. **动态规划背包问题.ppt**：探讨在容量有限的条件下如何最大化价值或重量的问题类型——即经典背包问题的各种变体如完全背包、0-1背包及多重背包等，通过实例展示算法的应用与技巧。 10. **动态规划经典题.ppt**：此部分可能涵盖使用动态规划解决的实际案例，例如矩阵链乘法和最长递增子序列等问题的解析过程以加深理解其思路和技术要领。 学习这些基础算法对提升编程思维及实际问题处理能力非常有帮助。尤其对于参加蓝桥杯这类竞赛而言，理解和掌握上述核心算法是必不可少的前提条件。通过深入研究与实践应用可以逐步提高在设计和分析复杂算法方面的能力水平。
     
  • 蓝桥杯各模块程序模板
    优质
    本资料汇集了参加蓝桥杯竞赛所需的各种编程模块的经典程序模板，旨在帮助参赛者快速掌握解题技巧和提高代码效率。 以上代码是我精心优化过的，适合用于蓝桥杯比赛的准备阶段，也比较适合初学者使用。