acm演算法訓練教程

『壹』 acm初學者要准備什麼 看什麼書啊

剛剛接觸信息學領域的同學往往存在很多困惑，不知道從何入手學習，在這篇文章里，我希望能將自己不多的經驗與大家分享，希望對各位有所幫助。
一、語言是最重要的基本功

無論側重於什麼方面，只要是通過計算機程序去最終實現的競賽，語言都是大家要過的第一道關。亞洲賽區的比賽支持的語言包括C/C++與JAVA。筆者首先說說JAVA，眾所周知，作為面向對象的王牌語言，JAVA在大型工程的組織與安全性方面有著自己獨特的優勢，但是對於信息學比賽的具體場合，JAVA則顯得不那麼合適，它對於輸入輸出流的操作相比於C++要繁雜很多，更為重要的是JAVA程序的運行速度要比C++慢10倍以上，而競賽中對於JAVA程序的運行時限卻往往得不到同等比例的放寬，這無疑對演算法設計提出了更高的要求，是相當不利的。其實，筆者並不主張大家在這種場合過多地運用面向對象的程序設計思維，因為對於小程序來說這不旦需要花費更多的時間去編寫代碼，也會降低程序的執行效率。

接著說C和C++。許多現在參加講座的同學還在上大一，C的基礎知識剛剛學完，還沒有接觸過C++，其實在賽場上使用純C的選手還是大有人在的，它們主要是看重了純C在效率上的優勢，所以這部分同學如果時間有限，並不需要急著去學習新的語言，只要提高了自己在演算法設計上的造詣，純C一樣能發揮巨大的威力。

而C++相對於C，在輸入輸出流上的封裝大大方便了我們的操作，同時降低了出錯的可能性，並且能夠很好地實現標准流與文件流的切換，方便了調試的工作。如果有些同學比較在意這點，可以嘗試C和C++的混編，畢竟僅僅學習C++的流操作還是不花什麼時間的。

C++的另一個支持來源於標准模版庫（STL），庫中提供的對於基本數據結構的統一介面操作和基本演算法的實現可以縮減我們編寫代碼的長度，這可以節省一些時間。但是，與此相對的，使用STL要在效率上做出一些犧牲，對於輸入規模很大的題目，有時候必須放棄STL，這意味著我們不能存在「有了STL就可以不去管基本演算法的實現」的想法；另外，熟練和恰當地使用STL必須經過一定時間的積累，准確地了解各種操作的時間復雜度，切忌對STL中不熟悉的部分濫用，因為這其中蘊涵著許多初學者不易發現的陷阱。

通過以上的分析，我們可以看出僅就信息學競賽而言，對語言的掌握並不要求十分全面，但是對於經常用到的部分，必須十分熟練，不允許有半點不清楚的地方，下面我舉個真實的例子來說明這個道理——即使是一點很細微的語言障礙，都有可能釀成錯誤：

在去年清華的賽區上，有一個隊在做F題的時候使用了cout和printf的混合輸出，由於一個帶緩沖一個不帶，所以輸出一長就混亂了。只是因為當時judge team中負責F題的人眼睛尖，看出答案沒錯只是順序不對（答案有一頁多，是所有題目中最長的一個輸出），又看了看程序發現只是輸出問題就給了個Presentation error（格式錯）。如果審題的人不是這樣而是直接給一個 Wrong Answer，相信這個隊是很難查到自己錯在什麼地方的。

現在我們轉入第二個方面的討論，基礎學科知識的積累。

二、以數學為主的基礎知識十分重要

雖然被定性為程序設計競賽，但是參賽選手所遇到的問題更多的是沒有解決問題的思路，而不是有了思路卻死活不能實現，這就是平時積累的基礎知識不夠。今年World Final的總冠軍是波蘭華沙大學，其成員出自於數學系而非計算機系，這就是一個鮮活的例子。競賽中對於基礎學科的涉及主要集中於數學，此外對於物理、電路等等也可能有一定應用，但是不多。因此，大一的同學也不必為自己還沒學數據結構而感到不知從何入手提高，把數學撿起來吧！下面我來談談在競賽中應用的數學的主要分支。

1、離散數學——作為計算機學科的基礎，離散數學是競賽中涉及最多的數學分支，其重中之重又在於圖論和組合數學，尤其是圖論。

圖論之所以運用最多是因為它的變化最多，而且可以輕易地結合基本數據結構和許多演算法的基本思想，較多用到的知識包括連通性判斷、DFS和BFS，關節點和關鍵路徑、歐拉迴路、最小生成樹、最短路徑、二部圖匹配和網路流等等。雖然這部分的比重很大，但是往往也是競賽中的難題所在，如果有初學者對於這部分的某些具體內容暫時感到力不從心，也不必著急，可以慢慢積累。

競賽中設計的組合計數問題大都需要用組合數學來解決，組合數學中的知識相比於圖論要簡單一些，很多知識對於小學上過奧校的同學來說已經十分熟悉，但是也有一些部分需要先對代數結構中的群論有初步了解才能進行學習。組合數學在競賽中很少以難題的形式出現，但是如果積累不夠，任何一道這方面的題目卻都有可能成為難題。

2、數論——以素數判斷和同餘為模型構造出來的題目往往需要較多的數論知識來解決，這部分在競賽中的比重並不大，但只要來上一道，也足以使知識不足的人冥思苦想上一陣時間。素數判斷和同餘最常見的是在以密碼學為背景的題目中出現，在運用密碼學常識確定大概的過程之後，核心演算法往往要涉及數論的內容。

3、計算幾何——計算幾何相比於其它部分來說是比較獨立的，就是說它和其它的知識點很少有過多的結合，較常用到的部分包括——線段相交的判斷、多邊形面積的計算、內點外點的判斷、凸包等等。計算幾何的題目難度不會很大，但也永遠不會成為最弱的題。

4、線性代數——對線性代數的應用都是圍繞矩陣展開的，一些表面上是模擬的題目往往可以藉助於矩陣來找到更好的演算法。

5、概率論——競賽是以黑箱來判卷的，這就是說你幾乎不能動使用概率演算法的念頭，但這也並不是說概率就沒有用。關於這一點，只有通過一定的練習才能體會。

6、初等數學與解析幾何——這主要就是中學的知識了，用的不多，但是至少比高等數學多，我覺得熟悉一下數學手冊上的相關內容，至少要知道在哪兒能查到，還是必要的。

7、高等數學——純粹運用高等數學來解決的題目我接觸的只有一道，但是一些題目的敘述背景往往需要和這部分有一定聯系，掌握得牢固一些總歸沒有壞處。

以上就是競賽所涉及的數學領域，可以說范圍是相當廣的。我認識的許多人去搞信息學的競賽就是為了逼著自己多學一點數學，因為數學是一切一切的基礎。

三、數據結構與演算法是真正的核心

雖然數學十分十分重要，但是如果讓三個只會數學的人參加比賽，我相信多數情況下會比三個只會數據結構與演算法的人得到更為悲慘的結局。

先說說數據結構。掌握隊列、堆棧和圖的基本表達與操作是必需的，至於樹，我個人覺得需要建樹的問題有但是並不多。（但是樹往往是很重要的分析工具）除此之外，排序和查找並不需要對所有方式都能很熟練的掌握，但你必須保證自己對於各種情況都有一個在時間復雜度上滿足最低要求的解決方案。說到時間復雜度，就又該說說哈希表了，競賽時對時間的限制遠遠多於對空間的限制，這要求大家盡快掌握「以空間換時間」的原則策略，能用哈希表來存儲的數據一定不要到時候再去查找，如果實在不能建哈希表，再看看能否建二叉查找樹等等——這都是爭取時間的策略，掌握這些技巧需要大家對數據結構尤其是演算法復雜度有比較全面的理性和感性認識。

接著說說演算法。演算法中最基本和常用的是搜索，主要是回溯和分支限界法的使用。這里要說的是，有些初學者在學習這些搜索基本演算法是不太注意剪枝，這是十分不可取的，因為所有搜索的題目給你的測試用例都不會有很大的規模，你往往察覺不出程序運行的時間問題，但是真正的測試數據一定能過濾出那些沒有剪枝的演算法。實際上參賽選手基本上都會使用常用的搜索演算法，題目的區分度往往就是建立在諸如剪枝之類的優化上了。

常用演算法中的另一類是以「相似或相同子問題」為核心的，包括遞推、遞歸、貪心法和動態規劃。這其中比較難於掌握的就是動態規劃，如何抽象出重復的子問題是很多題目的難點所在，筆者建議初學者仔細理解圖論中一些以動態規劃為基本思想所建立起來的基本演算法（比如Floyd-Warshall演算法），並且多閱讀一些定理的證明，這雖然不能有什麼直接的幫助，但是長期堅持就會對思維很有幫助。

四、團隊配合

通過以上的介紹大家也可以看出，信息學競賽對於知識面覆蓋的非常廣，想憑一己之力全部消化這些東西實在是相當困難的，這就要求我們盡可能地發揮團隊協作的精神。同組成員之間的熟練配合和默契的形成需要時間，具體的情況因成員的組成不同而不同，這里我就不再多說了。

五、練習、練習、再練習

知識的積累固然重要，但是信息學終究不是看出來的，而是練出來的，這是多少前人最深的一點體會，只有通過具體題目的分析和實踐，才能真正掌握數學的使用和演算法的應用，並在不斷的練習中增加編程經驗和技巧，提高對時間復雜度的感性認識，優化時間的分配，加強團隊的配合。總之，在這里光有紙上談兵是絕對不行的，必須要通過實戰來鍛煉自己。

大家一定要問，我們去哪裡找題做，又如何檢驗程序是否正確呢？這大可不必擔心，現在已經有了很多網上做題的站點，這些站點提供了大量的題庫並支持在線判卷，你只需要把程序源碼提交上去，馬上就可以知道自己的程序是否正確，運行所使用的時間以及消耗的內存等等狀況。下面我給大家推薦幾個站點，筆者不建議大家在所有這些站點上做題，選擇一個就可以了，因為每個站點的題都有一定的難易比例，系統地做一套題庫可以使你對各種難度、各種類型的題都有所認識。

1、Ural：

Ural是中國學生對俄羅斯的Ural州立大學的簡稱 ，那裡設立了一個Ural Online Problem Set，並且支持Online Judge。Ural的不少題目演算法性和趣聞性都很強，得到了國內廣大學生的厚愛。根據「信息學初學者之家」網站的統計，Ural的題目類型大概呈如下的分布：

題型
搜索
動態規劃
貪心
構造
圖論
計算幾何
純數學問題
數據結構
其它

所佔比例
約10%
約15%
約5%
約5%
約10%
約5%
約20%
約5%
約25%

這和實際比賽中的題型分布也是大體相當的。有興趣的朋友可以去看看。

2、UVA：

UVA代表西班牙Valladolid大學(University de Valladolid)。該大學有一個那裡設立了一個PROBLEM SET ARCHIVE with ONLINE JUDGE ，並且支持ONLINE JUDGE，形式和Ural大學的題庫類似。不過和Ural不同的是，UVA題目多的多，而且比較雜，而且有些題目的測試數據比較刁鑽。這使得剛到那裡做題的朋友往往感覺到無所適從，要麼難以找到合適的題目，要麼Wrong Answer了很多次以後仍然不知道錯在那裡。 如果說做Ural題目主要是為了訓練演算法，那麼UVA題目可以訓練全方位的基本功和一些必要的編程素質。UVA和許多世界知名大學聯合辦有同步網上比賽，因此那裡強人無數，不過你先要使自己具有聽懂他們在說什麼的素質：）

3、ZOJ：

ZOJ是浙江大學建立的ONLINE JUDGE，是中國大學建立的第一個同類站點，也是最好和人氣最高的一個，筆者和許多班裡的同學就是在這里練習。ZOJ雖然也定位為一個英文網站，但是這里的中國學生比較多，因此讓人覺得很親切。這里目前有500多道題目，難易分配適中，且涵蓋了各大洲的題目類型並配有索引，除此之外，ZOJ的JUDGE系統是幾個網站中表現得比較好的一個，很少出現Wrong Answer和Presentation error混淆的情況。這里每月也辦有一次網上比賽，只要是注冊的用戶都可以參加。

說起中國的ONLINE JUDGE，去年才開始參加ACM競賽的北京大學現在也建立了自己的提交系統；而我們學校也是去年開始參加比賽，現在也有可能推出自己的提交系統，如果能夠做成，到時候大家就可以去上面做題了。同類網站的飛速發展標志著有越來越多的同學有興趣進入信息學的領域探索，這是一件好事，同時也意味著更激烈的競爭。

看看這篇文章對你有什麼幫助！我也是ACM初學者！

『貳』 ACM初學者要學習的內容

ACM國際大學生程序設計競賽：知識與入門.pdf

鏈接: https://pan..com/s/19OY2FJUkk4RhW5WTsPkwfQ

《ACM國際大學生程序設計競賽:知識與入門》適用於參加ACM國際大學生程序設計競賽的本科生和研究生，對參加青少年信息學奧林匹克競賽的中學生也很有指導價值。

『叄』 《演算法競賽入門經典訓練指南》pdf下載在線閱讀，求百度網盤雲資源

《演算法競賽入門經典 訓練指南 升級版》（劉汝佳）電子書網盤下載免費在線閱讀

資源鏈接：

鏈接: https://pan..com/s/1Qdp8nP4olJEuUABqF15HSQ 提取碼: t51c

書名：演算法競賽入門經典 訓練指南 升級版

作者：劉汝佳

出版社：清華大學出版社

出版年份：2021-5-1

內容簡介：

《演算法競賽入門經典——訓練指南（升級版）》是《演算法競賽入門經典（第2版）》一書的重要補充，旨在補充原書中沒有涉及或者講解得不夠詳細的內容，從而構建一個更完整的知識體系。本書通過大量有針對性的題目，讓抽象復雜的演算法和數學具體化、實用化。

《演算法競賽入門經典——訓練指南（升級版）》共包括6章，分別為演算法設計基礎、數學基礎、實用數據結構、幾何問題、圖論演算法與模型以及更多演算法專題。全書通過206道例題深入淺出地介紹了上述領域的各個知識點、經典思維方式以及程序實現的常見方法和技巧，並在章末給出了豐富的分類習題，供讀者查漏補缺和強化學習效果。

《演算法競賽入門經典——訓練指南（升級版）》題目多選自近年來ACM/ICPC區域賽和總決賽真題，內容全面，信息量大，覆蓋了常見演算法競賽中的大多數細分知識點。書中還給出了所有重要的經典演算法的完整程序，以及重要例題的核心代碼，既適合選手自學，也方便院校和培訓機構組織學生學習和訓練。

作者簡介：

劉汝佳，2000年3月獲得NOI2000全國青少年信息學奧林匹克競賽一等獎。大一時獲2001年ACM/ICPC國際大學生程序設計競賽亞洲-上海賽區冠軍和2002年世界總決賽銀牌。2004年至今共為 ACM/ICPC亞洲賽區命題二十餘道，擔任6次裁判和2次命題總監，並應邀參加IOI和ACM/ICPC相關國際研討會。曾出版《演算法競賽入門經典》《演算法競賽入門經典——訓練指南》《編程挑戰》等暢銷書。

陳鋒，任職於廈門宇道信隆信息科技有限公司，擔任技術總監職務，專注於人工智慧以及演算法技術在金融科技領域的應用。同時擔任四川大學ACM/ICPC演算法競賽集訓隊特邀指導老師，榕陽編程NOI、NOIP指導教練。所帶學員多次獲得ICPC金/銀牌，進入NOI省隊等。曾出版《演算法競賽入門經典——訓練指南》《演算法競賽入門經典——習題與解答》《演算法競賽入門經典——演算法實現》等暢銷書。

『肆』 ACM競賽無基礎，大一如何打基礎能拿獎

大一，無基礎，ACM競賽，大學含金量最高的比賽。一個肯定的事實是你已經落後很多人了，眾所周知的，大學優秀的ACM選手絕大部分是高中OI選手的延續。所以提醒一點，很多初次接觸ACM競賽的朋友都會感覺很難，題目是英文的，因此很多朋友認為自己英語水平都不行，連題目都看不懂就放棄ACM了。其實是沒有正確的引導，這只是一張紙老虎，因為ACM與英文水平沒有什麼特別強的聯系(先做一定量的中文題，熟悉一下套路），ACM貴在堅持，希望畏難的情緒不要壓倒你。首先我推薦你應該去看演算法書(強烈推薦購買紙質版，不要pdf)而不是直接去某oj刷完多少道語言題。推薦的教材：《《信息學奧賽一本通c++版》》+《《信息學奧賽一本通訓練指導教程》》(可能很多朋友會說這是高中生用來備戰noip的教材吧，大學生搞ACM的還需要嗎。我覺得很有必要，大一零基礎應該會被高中生信競的完爆吧。這本書共分3個部分，第一部分c++語言(建議用時3-5周)，基礎演算法(建議用時5-7周或許更長)，數據結構(5-7周或許更長)。(有基礎的朋友最多一周就可以看完本書）（這本書提供了一個oj，我提交過幾道，發現後台數據是有錯的，常見的是爆int(應該用long long的),但演算法都是正確的，這並不會有多大影響。再一個可以學習這個教材：《《演算法競賽入門經典(第二版)》》(簡稱紫書)+《《演算法競賽入門經典訓練指南》》（簡稱白書)(當然還有一本《《挑戰程序設計競賽》》)，現在來閱讀紫書，你會發現這本書其實不像大家說的那麼難，很多內容你都在1階段學過了，所以學起來相對得心應手。

『伍』 acm競賽知識點

1. acm常用小知識點
acm常用小知識點 1.ACM 關於ACM程序設計競賽,需要掌握哪些知識點,最好能詳細一
訓練過ACM等程序設計競賽的人在演算法上有較大的優勢，這就說明當你編程能力提高之後，主要時間是花在思考演算法上，不是花在寫程序與debug上。

下面給個計劃你練練：第一階段：練經典常用演算法，下面的每個演算法給我打上十到二十遍，同時自己精簡代碼，因為太常用，所以要練到寫時不用想，10-15分鍾內打完，甚至關掉顯示器都可以把程序打出來。1.最短路（Floyd、Dijstra,BellmanFord） 2.最小生成樹（先寫個prim,kruscal要用並查集，不好寫） 3.大數（高精度）加減乘除4.二分查找. （代碼可在五行以內） 5.叉乘、判線段相交、然後寫個凸包. 6.BFS、DFS，同時熟練hash表（要熟，要靈活，代碼要簡） 7.數學上的有：輾轉相除（兩行內），線段交點、多角形面積公式. 8. 調用系統的qsort， 技巧很多，慢慢掌握. 9. 任意進制間的轉換第二階段：練習復雜一點，但也較常用的演算法。

如： 1. 二分圖匹配（匈牙利），最小路徑覆蓋 2. 網路流，最小費用流。 3. 線段樹. 4. 並查集。

5. 熟悉動態規劃的各個典型：LCS、最長遞增子串、三角剖分、記憶化dp 6.博弈類演算法。博弈樹，二進製法等。

7.最大團，最大獨立集。 8.判斷點在多邊形內。

9. 差分約束系統. 10. 雙向廣度搜索、A*演算法，最小耗散優先.第三階段： 前兩個階段是打基礎，第三階段是鍛煉在比賽中可以快速建立模型、想新演算法。這就要平時多做做綜合的題型了。

1. 把oibh上的論文看看（大概幾百篇的，我只看了一點點，呵呵）。 2. 平時掃掃zoj上的難題啦，別老做那些不用想的題.（中大acm的版主經常說我挑簡單的來做：-P ） 3. 多參加網上的比賽，感受一下比賽的氣氛，評估自己的實力. 4. 一道題不要過了就算，問一下人，有更好的演算法也打一下。

5. 做過的題要記好 ：-）下面轉自：ACMer必備知識（任重而道遠。）

圖論 路徑問題 0/1邊權最短路徑 BFS 非負邊權最短路徑（Dijkstra） 可以用Dijkstra解決問題的特徵 負邊權最短路徑 Bellman-Ford Bellman-Ford的Yen-氏優化 差分約束系統 Floyd 廣義路徑問題 傳遞閉包 極小極大距離 / 極大極小距離 Euler Path / Tour 圈套圈演算法 混合圖的 Euler Path / Tour Hamilton Path / Tour 特殊圖的Hamilton Path / Tour 構造 生成樹問題 最小生成樹 第k小生成樹 最優比率生成樹 0/1分數規劃 度限制生成樹 連通性問題 強大的DFS演算法 無向圖連通性 割點 割邊 二連通分支 有向圖連通性 強連通分支 2-SAT 最小點基 有向無環圖 拓撲排序 有向無環圖與動態規劃的關系 二分圖匹配問題 一般圖問題與二分圖問題的轉換思路 最大匹配 有向圖的最小路徑覆蓋 0 / 1矩陣的最小覆蓋 完備匹配 最優匹配 穩定婚姻 網路流問題 網路流模型的簡單特徵和與線性規劃的關系 最大流最小割定理 最大流問題 有上下界的最大流問題 循環流 最小費用最大流 / 最大費用最大流 弦圖的性質和判定組合數學 解決組合數學問題時常用的思想 逼近 遞推 / 動態規劃 概率問題 Polya定理計算幾何 / 解析幾何 計算幾何的核心：叉積 / 面積 解析幾何的主力：復數 基本形 點 直線，線段 多邊形 凸多邊形 / 凸包 凸包演算法的引進，卷包裹法 Graham掃描法 水平序的引進，共線凸包的補丁 完美凸包演算法 相關判定 兩直線相交 兩線段相交 點在任意多邊形內的判定 點在凸多邊形內的判定 經典問題 最小外接圓 近似O(n)的最小外接圓演算法 點集直徑 旋轉卡殼，對踵點 多邊形的三角剖分數學 / 數論 最大公約數 Euclid演算法 擴展的Euclid演算法 同餘方程 / 二元一次不定方程 同餘方程組 線性方程組 高斯消元法 解mod 2域上的線性方程組 整系數方程組的精確解法 矩陣 行列式的計算 利用矩陣乘法快速計算遞推關系 分數 分數樹 連分數逼近 數論計算 求N的約數個數 求phi(N) 求約數和 快速數論變換 …… 素數問題 概率判素演算法 概率因子分解數據結構 組織結構 二叉堆 左偏樹 二項樹 勝者樹 跳躍表 樣式圖標 斜堆 reap 統計結構 樹狀數組 虛二叉樹 線段樹 矩形面積並 圓形面積並 關系結構 Hash表 並查集 路徑壓縮思想的應用 STL中的數據結構 vector deque set / map動態規劃 / 記憶化搜索 動態規劃和記憶化搜索在思考方式上的區別 最長子序列系列問題 最長不下降子序列 最長公共子序列 最長公共不下降子序列 一類NP問題的動態規劃解法 樹型動態規劃 背包問題 動態規劃的優化 四邊形不等式 函數的凸凹性 狀態設計 規劃方向線性規劃常用思想 二分 最小表示法串 KMP Trie結構 後綴樹/後綴數組 LCA/RMQ 有限狀態自動機理論排序 選擇/冒泡 快速排序 堆排序 歸並排序 基數排序 拓撲排序 排序網路。
2.ACM需要具備什麼知識
ACM國際大學生程序設計競賽（ACM/ICPC :ACM International Collegiate Programming Contest）是由國際計算機界歷史悠久、頗具權威性的組織ACM（ 美國計算機協會）學會（Association for puter Machineary）主辦，是世界上公認的規模最大、水平最高的國際大學生程序設計競賽，其目的旨在使大學生運用計算機來充分展示自已分析問題和解決問題的能力。該項競賽從1970年舉辦至今已歷25屆，因歷屆競賽都薈萃了世界各大洲的精英，雲集了計算機界的「希望之星」，而受到國際各知名大學的重視，並受到全世界各著名計算機公司如Microsoft（微軟公司） 、IBM等的高度關注，成為世界各國大學生最具影響力的國際級計算機類的賽事，ACM所頒發的獲獎證書也為世界各著名計算機公司、各知名大學所認可。

該項競賽是年度性競賽，分區域預賽和國際決賽兩個階段進行，各預賽區第一名自動獲得參加世界決賽的資格，世界決賽安排在每年的3~4月舉行，而區域預賽安排在上一年的9月~12月在各大洲舉行。從1998年開始，IBM公司連續5年獨家贊助該項賽事的世界決賽和區域預賽。這項比賽是以大學為單位組隊（每支隊由教練、3名正式隊員，一名後備隊員組成）參賽，要求在5個小時內，解決5~8到題目。

ACM/ICPC的區域預賽是規模很大，范圍很廣的賽事，近幾年，全世界有1000多所大學， 2000多支參賽隊在六大洲的28~30個賽站中爭奪世界決賽的60~66個名額，去年我校舉辦的區域預賽，就有來自50多所高校的100多支隊伍參加，其激烈程度可想而知。

與其他編程競賽相比，ACM/ICPC題目難度更大，更強調演算法的高效性，不僅要解決一個指定的命題，而且必需要以最佳的方式解決指定的命題；它涉及知識面廣，與大學計算機系本科以及研究生如程序設計、離散數學、數據結構、人工智慧、演算法分析與設計等相關課程直接關聯，對數學要求更高，由於採用英文命題，對英語要求高，ACM/ICPC採用3人合作、共用一台電腦，所以它更強調團隊協作精神；由於許多題目並無現成的演算法，需要具備創新的精神，ACM/ICPC不僅強調學科的基礎，更強調全面素質和能力的培養。ACM/ICPC是一種全封閉式的競賽，能對學生能力進行實時的全面的考察，其成績的真實性更強，所以目前已成為內地高校的一個熱點，是培養全面發展優秀人材的一項重要的活動。概括來說就是：強調演算法的高效性、知識面要廣、對數學和英語要求較高、團隊協作和創新精神。
3.ACM需要那些方面的知識
一、語言是最重要的基本功 無論側重於什麼方面，只要是通過計算機程序去最終實現的競賽，語言都是大家要 過的第一道關。

亞洲賽區的比賽支持的語言包括C/C++與JAVA。筆者首先說說JAVA，眾所 周知，作為面向對象的王牌語言，JAVA在大型工程的組織與安全性方面有著自己獨特的 優勢，但是對於信息學比賽的具體場合，JAVA則顯得不那麼合適，它對於輸入輸出流的 操作相比於C++要繁雜很多，更為重要的是JAVA程序的運行速度要比C++慢10倍以上，而 競賽中對於JAVA程序的運行時限卻往往得不到同等比例的放寬，這無疑對演算法設計提出 了更高的要求，是相當不利的。

其實，筆者並不主張大家在這種場合過多地運用面向對 象的程序設計思維，因為對於小程序來說這不旦需要花費更多的時間去編寫代碼，也會 降低程序的執行效率。 接著說C和C++。

許多現在參加講座的同學還在上大一，C的基礎知識剛剛學完，還沒 有接觸過C++，其實在賽場上使用純C的選手還是大有人在的，它們主要是看重了純C在效 率上的優勢，所以這部分同學如果時間有限，並不需要急著去學習新的語言，只要提高 了自己在演算法設計上的造詣，純C一樣能發揮巨大的威力。 而C++相對於C，在輸入輸出流上的封裝大大方便了我們的操作，同時降低了出錯的 可能性，並且能夠很好地實現標准流與文件流的切換，方便了調試的工作。

如果有些同 學比較在意這點，可以嘗試C和C++的混編，畢竟僅僅學習C++的流操作還是不花什麼時間 的。 C++的另一個支持來源於標准模版庫（STL），庫中提供的對於基本數據結構的統一 介面操作和基本演算法的實現可以縮減我們編寫代碼的長度，這可以節省一些時間。

但是 ，與此相對的，使用STL要在效率上做出一些犧牲，對於輸入規模很大的題目，有時候必 須放棄STL，這意味著我們不能存在「有了STL就可以不去管基本演算法的實現」的想法； 另外，熟練和恰當地使用STL必須經過一定時間的積累，准確地了解各種操作的時間復雜 度，切忌對STL中不熟悉的部分濫用，因為這其中蘊涵著許多初學者不易發現的陷阱。 通過以上的分析，我們可以看出僅就信息學競賽而言，對語言的掌握並不要求十分 全面，但是對於經常用到的部分，必須十分熟練，不允許有半點不清楚的地方，下面我 舉個真實的例子來說明這個道理——即使是一點很細微的語言障礙，都有可能釀成錯誤 ： 在去年清華的賽區上，有一個隊在做F題的時候使用了cout和printf的混合輸出，由 於一個帶緩沖一個不帶，所以輸出一長就混亂了。

只是因為當時judge team中負責F題的 人眼睛尖，看出答案沒錯只是順序不對（答案有一頁多，是所有題目中最長的一個輸出 ），又看了看程序發現只是輸出問題就給了個Presentation error（格式錯）。如果審 題的人不是這樣而是直接給一個 Wrong Answer，相信這個隊是很難查到自己錯在什麼地 方的。

現在我們轉入第二個方面的討論，基礎學科知識的積累。 二、以數學為主的基礎知識十分重要 雖然被定性為程序設計競賽，但是參賽選手所遇到的問題更多的是沒有解決問題的 思路，而不是有了思路卻死活不能實現，這就是平時積累的基礎知識不夠。

今年World Final的總冠軍是波蘭華沙大學，其成員出自於數學系而非計算機系，這就是一個鮮活的 例子。競賽中對於基礎學科的涉及主要集中於數學，此外對於物理、電路等等也可能有 一定應用，但是不多。

因此，大一的同學也不必為自己還沒學數據結構而感到不知從何 入手提高，把數學撿起來吧！下面我來談談在競賽中應用的數學的主要分支。 1、離散數學——作為計算機學科的基礎，離散數學是競賽中涉及最多的數學分支， 其重中之重又在於圖論和組合數學，尤其是圖論。

圖論之所以運用最多是因為它的變化最多，而且可以輕易地結合基本數據結構和許 多演算法的基本思想，較多用到的知識包括連通性判斷、DFS和BFS，關節點和關鍵路徑、歐拉迴路、最小生成樹、最短路徑、二部圖匹配和網路流等等。雖然這部分的比重很大 ，但是往往也是競賽中的難題所在，如果有初學者對於這部分的某些具體內容暫時感到 力不從心，也不必著急，可以慢慢積累。

競賽中設計的組合計數問題大都需要用組合數學來解決，組合數學中的知識相比於 圖論要簡單一些，很多知識對於小學上過奧校的同學來說已經十分熟悉，但是也有一些 部分需要先對代數結構中的群論有初步了解才能進行學習。組合數學在競賽中很少以難 題的形式出現，但是如果積累不夠，任何一道這方面的題目卻都有可能成為難題。

2、數論——以素數判斷和同餘為模型構造出來的題目往往需要較多的數論知識來解 決，這部分在競賽中的比重並不大，但只要來上一道，也足以使知識不足的人冥思苦想 上一陣時間。素數判斷和同餘最常見的是在以密碼學為背景的題目中出現，在運用密碼 學常識確定大概的過程之後，核心演算法往往要涉及數論的內容。

3、計算幾何——計算幾何相比於其它部分來說是比較獨立的，就是說它和其它的知 識點很少有過多的結合，較常用到的部分包括——線段相交的判斷、多邊形面積的計算 、內點外點的判斷、凸包等。
4.ACM需要那些方面的知識
一、語言是最重要的基本功 無論側重於什麼方面，只要是通過計算機程序去最終實現的競賽，語言都是大家要 過的第一道關。

亞洲賽區的比賽支持的語言包括C/C++與JAVA。筆者首先說說JAVA，眾所 周知，作為面向對象的王牌語言，JAVA在大型工程的組織與安全性方面有著自己獨特的 優勢，但是對於信息學比賽的具體場合，JAVA則顯得不那麼合適，它對於輸入輸出流的 操作相比於C++要繁雜很多，更為重要的是JAVA程序的運行速度要比C++慢10倍以上，而 競賽中對於JAVA程序的運行時限卻往往得不到同等比例的放寬，這無疑對演算法設計提出 了更高的要求，是相當不利的。

其實，筆者並不主張大家在這種場合過多地運用面向對 象的程序設計思維，因為對於小程序來說這不旦需要花費更多的時間去編寫代碼，也會 降低程序的執行效率。 接著說C和C++。

許多現在參加講座的同學還在上大一，C的基礎知識剛剛學完，還沒 有接觸過C++，其實在賽場上使用純C的選手還是大有人在的，它們主要是看重了純C在效 率上的優勢，所以這部分同學如果時間有限，並不需要急著去學習新的語言，只要提高 了自己在演算法設計上的造詣，純C一樣能發揮巨大的威力。 而C++相對於C，在輸入輸出流上的封裝大大方便了我們的操作，同時降低了出錯的 可能性，並且能夠很好地實現標准流與文件流的切換，方便了調試的工作。

如果有些同 學比較在意這點，可以嘗試C和C++的混編，畢竟僅僅學習C++的流操作還是不花什麼時間 的。 C++的另一個支持來源於標准模版庫（STL），庫中提供的對於基本數據結構的統一 介面操作和基本演算法的實現可以縮減我們編寫代碼的長度，這可以節省一些時間。

但是 ，與此相對的，使用STL要在效率上做出一些犧牲，對於輸入規模很大的題目，有時候必 須放棄STL，這意味著我們不能存在「有了STL就可以不去管基本演算法的實現」的想法； 另外，熟練和恰當地使用STL必須經過一定時間的積累，准確地了解各種操作的時間復雜 度，切忌對STL中不熟悉的部分濫用，因為這其中蘊涵著許多初學者不易發現的陷阱。 通過以上的分析，我們可以看出僅就信息學競賽而言，對語言的掌握並不要求十分 全面，但是對於經常用到的部分，必須十分熟練，不允許有半點不清楚的地方，下面我 舉個真實的例子來說明這個道理——即使是一點很細微的語言障礙，都有可能釀成錯誤 ： 在去年清華的賽區上，有一個隊在做F題的時候使用了cout和printf的混合輸出，由 於一個帶緩沖一個不帶，所以輸出一長就混亂了。

只是因為當時judge team中負責F題的 人眼睛尖，看出答案沒錯只是順序不對（答案有一頁多，是所有題目中最長的一個輸出 ），又看了看程序發現只是輸出問題就給了個Presentation error（格式錯）。如果審 題的人不是這樣而是直接給一個 Wrong Answer，相信這個隊是很難查到自己錯在什麼地 方的。

現在我們轉入第二個方面的討論，基礎學科知識的積累。 二、以數學為主的基礎知識十分重要 雖然被定性為程序設計競賽，但是參賽選手所遇到的問題更多的是沒有解決問題的 思路，而不是有了思路卻死活不能實現，這就是平時積累的基礎知識不夠。

今年World Final的總冠軍是波蘭華沙大學，其成員出自於數學系而非計算機系，這就是一個鮮活的 例子。競賽中對於基礎學科的涉及主要集中於數學，此外對於物理、電路等等也可能有 一定應用，但是不多。

因此，大一的同學也不必為自己還沒學數據結構而感到不知從何 入手提高，把數學撿起來吧！下面我來談談在競賽中應用的數學的主要分支。 1、離散數學——作為計算機學科的基礎，離散數學是競賽中涉及最多的數學分支， 其重中之重又在於圖論和組合數學，尤其是圖論。

圖論之所以運用最多是因為它的變化最多，而且可以輕易地結合基本數據結構和許 多演算法的基本思想，較多用到的知識包括連通性判斷、DFS和BFS，關節點和關鍵路徑、歐拉迴路、最小生成樹、最短路徑、二部圖匹配和網路流等等。雖然這部分的比重很大 ，但是往往也是競賽中的難題所在，如果有初學者對於這部分的某些具體內容暫時感到 力不從心，也不必著急，可以慢慢積累。

競賽中設計的組合計數問題大都需要用組合數學來解決，組合數學中的知識相比於 圖論要簡單一些，很多知識對於小學上過奧校的同學來說已經十分熟悉，但是也有一些 部分需要先對代數結構中的群論有初步了解才能進行學習。組合數學在競賽中很少以難 題的形式出現，但是如果積累不夠，任何一道這方面的題目卻都有可能成為難題。

2、數論——以素數判斷和同餘為模型構造出來的題目往往需要較多的數論知識來解 決，這部分在競賽中的比重並不大，但只要來上一道，也足以使知識不足的人冥思苦想 上一陣時間。素數判斷和同餘最常見的是在以密碼學為背景的題目中出現，在運用密碼 學常識確定大概的過程之後，核心演算法往往要涉及數論的內容。

3、計算幾何——計算幾何相比於其它部分來說是比較獨立的，就是說它和其它的知 識點很少有過多的結合，較常用到的部分包括——線段相交的判斷、多邊形面積的計算 、內點外點的判斷、凸包等。
5.ACM需要具備什麼知識
ACM國際大學生程序設計競賽（ACM/ICPC :ACM International Collegiate Programming Contest）是由國際計算機界歷史悠久、頗具權威性的組織ACM（ 美國計算機協會）學會（Association for puter Machineary）主辦，是世界上公認的規模最大、水平最高的國際大學生程序設計競賽，其目的旨在使大學生運用計算機來充分展示自已分析問題和解決問題的能力。該項競賽從1970年舉辦至今已歷25屆，因歷屆競賽都薈萃了世界各大洲的精英，雲集了計算機界的「希望之星」，而受到國際各知名大學的重視，並受到全世界各著名計算機公司如Microsoft（微軟公司） 、IBM等的高度關注，成為世界各國大學生最具影響力的國際級計算機類的賽事，ACM所頒發的獲獎證書也為世界各著名計算機公司、各知名大學所認可。

該項競賽是年度性競賽，分區域預賽和國際決賽兩個階段進行，各預賽區第一名自動獲得參加世界決賽的資格，世界決賽安排在每年的3~4月舉行，而區域預賽安排在上一年的9月~12月在各大洲舉行。從1998年開始，IBM公司連續5年獨家贊助該項賽事的世界決賽和區域預賽。這項比賽是以大學為單位組隊（每支隊由教練、3名正式隊員，一名後備隊員組成）參賽，要求在5個小時內，解決5~8到題目。

ACM/ICPC的區域預賽是規模很大，范圍很廣的賽事，近幾年，全世界有1000多所大學， 2000多支參賽隊在六大洲的28~30個賽站中爭奪世界決賽的60~66個名額，去年我校舉辦的區域預賽，就有來自50多所高校的100多支隊伍參加，其激烈程度可想而知。

與其他編程競賽相比，ACM/ICPC題目難度更大，更強調演算法的高效性，不僅要解決一個指定的命題，而且必需要以最佳的方式解決指定的命題；它涉及知識面廣，與大學計算機系本科以及研究生如程序設計、離散數學、數據結構、人工智慧、演算法分析與設計等相關課程直接關聯，對數學要求更高，由於採用英文命題，對英語要求高，ACM/ICPC採用3人合作、共用一台電腦，所以它更強調團隊協作精神；由於許多題目並無現成的演算法，需要具備創新的精神，ACM/ICPC不僅強調學科的基礎，更強調全面素質和能力的培養。ACM/ICPC是一種全封閉式的競賽，能對學生能力進行實時的全面的考察，其成績的真實性更強，所以目前已成為內地高校的一個熱點，是培養全面發展優秀人材的一項重要的活動。概括來說就是：強調演算法的高效性、知識面要廣、對數學和英語要求較高、團隊協作和創新精神。
6.ACM常用的經典演算法
大概分為數論演算法，圖論演算法，A*演算法。

數論演算法：

排序（選擇，冒泡，快速，歸並，堆，基數，桶排序等）

遞歸，回溯

概率，隨機

公約數，素數

因數分解

矩陣運算

線性規劃

最小二乘

微積分

多項式分解和級數

圖論演算法：

哈夫曼樹（即最優二叉樹）

哈希表

Prim,Kruskal演算法（即最小生成樹演算法）

紅黑樹

a-B剪枝法

深、廣度搜索

拓撲排序

強連通分量

Dijkstra,Bellman-Ford,Floyd-Warashall演算法（最短路徑演算法）

計算幾何（線段相交，凸包，最近點對）

A*演算法：

動態規劃

貪心演算法

KMP演算法

哈密頓迴路問題

子集問題

博弈（極大極小值演算法等）
7.參加ACM需要准備哪些知識
學ACM要熟練C語言的基礎語法，對編程有很大的興趣，還要學關於數據結構的知識。

內容大多數是考數據結構，例如：深度搜索（dfs）、廣度搜索（bfs）、並查集、母函數、最小生成樹、數論、動態規劃（重點）、背包問題、最短路、網路流……還有很多演算法，我列出這些是經常考到的，我也在學習上述所說的。 最好買一本《數據結構》或者關於演算法的書看看，看完一些要自己動手實踐做題，做題的話去杭電acm做題，裡面有很多很基礎的題，不錯的。

資料的話，網路有很多，我多數都是網路或者 *** ，還有可以看看別人的博客的解題報告，裡面有詳細的介紹，不懂還可以問問同學師兄的。 對了，還有一點，acm比賽都是英文題目的，比賽時帶本字典查吧。

希望我說的你能滿意，祝你能在acm方面有所收獲。