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几个ACM算法的PDF合集.zip

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简介:
本资源包含多个经典ACM算法的详细介绍与解析,旨在帮助编程爱好者和竞赛选手深入理解并掌握常用数据结构及解题技巧。适合进阶学习使用。 ACM国际大学生程序设计竞赛(简称 ACM-ICPC)是一项全球知名的编程赛事,旨在提升学生的算法设计、逻辑分析及问题解决能力。本压缩包包含三份重要资源:《ACM国际大学生程序设计竞赛题解》、《ACM模板-清华大学》和《ACM算法模板(吉林大学)》,这些资料是参赛者或对算法感兴趣的读者的重要参考资料。 《ACM国际大学生程序设计竞赛题解》是一本历年来比赛题目解析的合集,涵盖了从基础到高级的各种难度级别的问题。这类资源通常会详细讲解每道题目的解题思路、所用算法和时间复杂度分析方法,帮助学习者掌握有效的解决问题技巧。 《ACM模板-清华大学》可能是一个由清华参赛团队总结出来的常用编程模式集合,包括二分查找、贪心策略、深度优先搜索(DFS)、广度优先搜索(BFS)等常见算法与数据结构。这些模板能够加快问题解决速度,并提高代码效率。 同样,《ACM算法模板(吉林大学)》也是另一份宝贵的资料库,可能包含了吉大参赛团队在历次比赛中积累的技巧和方法,内容涵盖了许多相似但有独特见解的部分。这为学习者提供了另一种理解与应用这些技术的方式。 参加ACM竞赛要求快速准确地解决问题,因此对算法的理解及其熟练运用至关重要。除了掌握二叉树、图论、动态规划等核心概念外,良好的编程习惯以及代码调试能力和时间空间复杂度分析能力也非常重要。通过研读上述资料,学习者可以系统性地提升这些技能,并为参加ACM竞赛或者解决工作中的难题提供有力支持。 对于希望深入了解算法和提高编程技巧的人来说,《ACM国际大学生程序设计竞赛题解》、《ACM模板-清华大学》以及《ACM算法模板(吉林大学)》是极其宝贵的资源。它们不仅提供了丰富的解析案例,还展示了不同高校对算法的不同理解与应用方式,有助于学习者开阔视野并提升问题解决能力。无论是在校学生还是专业开发者都能从中受益匪浅。

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    本资源包含多个经典ACM算法的详细介绍与解析,旨在帮助编程爱好者和竞赛选手深入理解并掌握常用数据结构及解题技巧。适合进阶学习使用。 ACM国际大学生程序设计竞赛(简称 ACM-ICPC)是一项全球知名的编程赛事,旨在提升学生的算法设计、逻辑分析及问题解决能力。本压缩包包含三份重要资源:《ACM国际大学生程序设计竞赛题解》、《ACM模板-清华大学》和《ACM算法模板(吉林大学)》,这些资料是参赛者或对算法感兴趣的读者的重要参考资料。 《ACM国际大学生程序设计竞赛题解》是一本历年来比赛题目解析的合集,涵盖了从基础到高级的各种难度级别的问题。这类资源通常会详细讲解每道题目的解题思路、所用算法和时间复杂度分析方法,帮助学习者掌握有效的解决问题技巧。 《ACM模板-清华大学》可能是一个由清华参赛团队总结出来的常用编程模式集合,包括二分查找、贪心策略、深度优先搜索(DFS)、广度优先搜索(BFS)等常见算法与数据结构。这些模板能够加快问题解决速度,并提高代码效率。 同样,《ACM算法模板(吉林大学)》也是另一份宝贵的资料库,可能包含了吉大参赛团队在历次比赛中积累的技巧和方法,内容涵盖了许多相似但有独特见解的部分。这为学习者提供了另一种理解与应用这些技术的方式。 参加ACM竞赛要求快速准确地解决问题,因此对算法的理解及其熟练运用至关重要。除了掌握二叉树、图论、动态规划等核心概念外,良好的编程习惯以及代码调试能力和时间空间复杂度分析能力也非常重要。通过研读上述资料,学习者可以系统性地提升这些技能,并为参加ACM竞赛或者解决工作中的难题提供有力支持。 对于希望深入了解算法和提高编程技巧的人来说,《ACM国际大学生程序设计竞赛题解》、《ACM模板-清华大学》以及《ACM算法模板(吉林大学)》是极其宝贵的资源。它们不仅提供了丰富的解析案例,还展示了不同高校对算法的不同理解与应用方式,有助于学习者开阔视野并提升问题解决能力。无论是在校学生还是专业开发者都能从中受益匪浅。
  • ACM模板.zip
    优质
    本资源为ACM竞赛设计,包含全面的算法实现代码,覆盖数据结构、图论、字符串处理等领域,适合编程爱好者和技术竞赛选手学习参考。 这段内容包含了许多C语言函数模板,适合新手学习使用,对于有经验的开发者来说也有参考价值。在遇到瓶颈期的时候可以查阅这些模板寻找灵感。
  • ACM基础模板(30
    优质
    本资料为ACM竞赛初学者量身打造的基础算法模板集合,包含排序、搜索、图论等共计30种经典算法,助力编程技能提升。 这段文字描述了我一年来参加ACM训练期间收集整理的算法模板集。共有30个C++文件,涵盖了解决最大流、最短路径等问题的基础算法以及线段树等数据结构的例子。虽然这些内容相对基础,但我为了防止将来忘记而进行了梳理并添加注释,希望能对同样在备战ACM的同学有所帮助。
  • ACM何全
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    《ACM计算几何全集》是一本全面介绍计算几何理论与应用的书籍,涵盖算法设计、复杂性分析及编程实现等关键内容。适合计算机科学专业的学生和研究人员参考学习。 一、注意事项 二、一些公式 三、二维相关 基础: 点-点距离 点-点对称点 点-线对称点 点在直线上的投影 点到线段的距离(求得最近点) 点到直线距离(求得最近点) 点到射线最近距离(求得最优点) 判断三点共线 判断点在线段上 判断点在射线上 判断点在直线同侧 判断点在直线异侧 点P绕O逆时针旋转angle 平面最近点对 判断线段相交(处理交点) 判断线段和射线相交 判断线段和直线相交 线段到线段距离 线段到射线距离 线段到直线距离 线段的垂直向量 相交线段的个数 裸的n条线段判断是否有相交(O(nlogn)) 判断两直线平行 判断两直线垂直 给两点求直线方程参数
  • ACM何模版
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    本模板集合了ACM竞赛中常见的计算几何问题解决方案与代码示例,涵盖点、线段、多边形等基本概念及算法实现。 《ACM计算几何模板》为参加国际大学生程序设计竞赛(ACM)的选手们提供了一份详尽的计算几何基础知识与算法集。这份资源涵盖了从二维到三维的各种几何图形的基本属性、运算方法以及一系列相关问题的解决方案。 1. 几何公式部分包括三角形、四边形、正多边形、圆等基本形状,以及棱柱、棱锥、棱台、圆柱、圆锥和球体的相关性质与计算公式。例如,它提供了如何求解这些图形的面积或体积的方法。 2. 直线与线段章节则涵盖了判断三点共线性、点在线段上的位置关系、两点在直线两侧的情况及对称点等算法,并且还介绍了两线段是否相交以及它们之间的距离计算方法。 3. 多边形部分重点讨论了如何判定一个多边形是凸多边形,怎样确定一个给定点是否位于某个简单多边形内部或某条线上。此外,它还包括了判断一条线段与任意多边形关系的方法。 4. 三角形章节关注于计算外心、内心和垂心的位置,并解释这些概念在解决几何问题中的重要性。 5. 圆的处理包括直线与圆相交性的判定,线段或两个圆之间的相互位置判断以及如何寻找给定点到最近点的距离等。 6. 球面部分提供了基于经纬度计算地球两点间距离的方法(直线距离和球体表面路径),并给出了求解经度纬度对应的中心角的公式。 7. 三维几何章节涵盖了空间中各种形状之间的关系,如判断三点是否共线、四点是否在同一平面内等,并且还包括了如何检测两条直线或两个平面之间平行性与垂直性的算法。此外还有关于计算两直线交点和求解不同距离的相关内容。 8. 最远曼哈顿距离问题探讨了在给定点集合中寻找两点间最大曼哈顿距离的方法;而最近点对则涉及找到所有可能的最接近的一对点。 9. 本模板也介绍了如何确定一个最小包围圆,即能够覆盖一组特定点集内所有元素的最小圆形区域。 10. 其他重要主题包括求解两个相交圆的位置、三角形外接圆中心位置以及凸包算法。此外还有关于旋转卡壳技术的应用介绍,该方法可以快速找出凸多边形上的对踵点和最远距离。 11. 模板还包括了判断一个简单多边形是否有“核”的技巧(即一个多边形内部的区域,在其中任何一点都不能看到整个边界),以及利用模拟退火算法解决复杂几何优化问题的方法。 通过掌握《ACM计算几何模板》中的这些知识和技能,参赛者将能够在比赛中更高效地处理各种复杂的编程挑战。
  • ACM模板·常用模板汇编
    优质
    《ACM算法模板集合·常用算法模板汇编》是一本专为参加ACM竞赛的编程爱好者和学生设计的手册,包含了广泛使用的数据结构与算法实现代码。 ACM算法模板包括一些常用的算法模板合集。
  • ACM模版.pdf
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    《ACM算法模板》是一份全面总结了竞赛中常用算法与数据结构的手册,旨在帮助编程爱好者和参赛者快速掌握解题技巧,提高解决问题效率。 ACM、CSP等竞赛的算法模板由某大神整理而成,适用于参加PAT、CSP、ACM及蓝桥杯等算法竞赛。
  • Minkowski和详解——ACM何指南
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    本文章深入浅出地介绍了Minkowski和及其在ACM竞赛中解决计算几何问题的应用,并详细讲解了相关算法。 Minkowski 和的算法对于凸多边形来说相对简单。假设给定两个凸多边形A和B,并且它们的端点是按逆时针方向排列的。可以将每条边视为向量,然后对所有这些向量进行极角排序。完成排序后,只需将这些向量首尾相连即可形成新的图形。
  • ACM模板史上最全版本
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    本资料集为编程爱好者和参赛者提供全面且详尽的ACM竞赛所需经典算法实现代码,涵盖图论、数论等多个领域,助您高效解决复杂问题。 ACM算法模板集史上最完整收藏版,绝对可靠且有帮助。
  • 智能模型(30).zip
    优质
    本资源包包含30种不同的智能算法模型,涵盖机器学习、深度学习和自然语言处理等领域,适用于学术研究与项目开发。 1-8 遗传算法 9 多目标Pareto最优解搜索算法 10 基于多目标Pareto的二维背包搜索算法 11-12 免疫算法 13-17 粒子群算法 18 鱼群算法 19-21 模拟退火算法 22-24 蚁群算法 25-27 神经网络 28 支持向量机的分类 29 支持向量机的回归拟合 30 极限学习机的回归拟合及分类