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  • ACM 中常用的算法有哪些? 2014-08-21 21:15 40人阅读 评论(0) 收藏

    ACM 中常用的算法有哪些?作者: 张俊Michael

     

    • 网络上流传的答案有很多,估计提问者也曾经去网上搜过。所以根据自己微薄的经验提点看法。
    • 我ACM初期是训练编码能力,以水题为主(就是没有任何算法,自己靠动脑筋能够实现的),这种题目特点是麻烦,但是不难,30-50道题目就可以了。
    • 然后可以接触一下基础的算法,我感觉搜索方向的比较不错,可以解决很多问题,深搜,广搜,然后各种剪枝能力的锻炼。
    • 搜索感觉不错了就可以去看看贪心,图论,和动态规划方向的了。图论有最短路径,最小生成树,网络流,拓扑排序等等很多,动态规划先去书上看经典例子,最长公共子序列等。各种变形的题目。
    • 数学是ACM中极具杀伤力的武器,我一向很羡慕数学好的队友,精力有限自己数学方面的算法只能说入门。这方面经典的数论,组合数学方面的比较多,计算几何是很重要的,经典模型要熟悉,最近点对,二维三维,凸包以及各种应用。
    • 数据结构方面的就比较多了,基础的堆,栈,队列,并查集,二叉查找树,红黑树,trie树,hash表等等。
    • 用C++参赛的话STL要熟悉,有时候很有帮助,里面的queue,list,map,stack等。
    • ACM到后来算法就成了工具,不断的靠自己意淫一个新的解法来解决问题是最开心的事情了。我们学校ACM一直是一届带一届的,老师只提供经济上的援助,上面的内容是我在大三当队长时教给大一的新队员的入门内容,再深的就靠每个人自己发掘了。

     

     

    我年轻的时候也觉得ACM考察的是算法和coding
    年纪大了以后,我明白了,ACM考察的其实是YY

    有算法的题都是秒杀题,
    难题都是YY一个方法,或是做一个畸形的变化转成一个有固定解的模型

     

    一位高手对我的建议:

    一般要做到50行以内的程序不用调试、100行以内的二分钟内调试成功.acm主要是考算法的
    ,主要时间是花在思考算法上,不是花在写程序与debug上。
    下面给个计划你练练:

    第一阶段:
    练经典常用算法,下面的每个算法给我打上十到二十遍,同时自己精简代码,
    因为太常用,所以要练到写时不用想,10-15分钟内打完,甚至关掉显示器都可以把程序打
    出来.
    1.最短路(Floyd、Dijstra,BellmanFord)
    2.最小生成树(先写个prim,kruscal要用并查集,不好写)
    3.大数(高精度)加减乘除
    4.二分查找. 
    (代码可在五行以内)
    5.叉乘、判线段相交、然后写个凸包.
    6.BFS、DFS,同时熟练hash表(要熟,要灵活,代码要简)
    7.数学上的有:辗转相除(两行内),线段交点、多角形面积公式.
    8. 
    调用系统的qsort, 技巧很多,慢慢掌握.
    9. 任意进制间的转换

    第二阶段:
    练习复杂一点,但也较常用的算法。
    如:
    1. 二分图匹配(匈牙利),最小路径覆盖
    2. 
    网络流,最小费用流。
    3. 线段树.
    4. 并查集。
    5. 
    熟悉动态规划的各个典型:LCS、最长递增子串、三角剖分、记忆化dp
    6.博弈类算法。博弈树,二进制法等。
    7.最大团,最大独立集。
    8.判断点在多边形内。
    9. 
    差分约束系统.
    10. 双向广度搜索、A*算法,最小耗散优先.

    第三阶段:
    前两个阶段是打基础,第三阶段是锻炼在比赛中可以快速建立模型、想新算法
    。这就要平时多做做综合的题型了。
    1. 
    把oibh上的论文看看(大概几百篇的,我只看了一点点,呵呵)。
    2. 
    平时扫扫zoj上的难题啦,别老做那些不用想的题.(中大acm的版主经常说我挑简单的来
    做:-P )
    3. 
    多参加网上的比赛,感受一下比赛的气氛,评估自己的实力.
    4. 一道题不要过了就算,问一下人,有更好的算法也打一下。
    5. 做过的题要记好

     

    逻辑类:枚举、贪心、动态规划、深搜广搜
    结构类:栈、并查集、堆、树、拓扑图、图论
    几何类:凸包
    公式类:Fibonacci,排列组合,概率
    几何类的小算法很多,比如求点线关系;还有线性方程组、最大最小流;还有一些特定的算法:最短路劲、排序等。

    我感觉最其中重要的是 搜索, 搜索可以对大部分问题提供通解,但会有效率问题,于是有双向广搜、A星搜索等等。在现实应用中,我觉得相对其他一些来讲,搜索也是比较有用的。

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