算法競賽入門經典.訓練指南 劉汝佳

算法競賽入門經典.訓練指南 劉汝佳 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2026

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劉汝佳,陳鋒 著
圖書標籤:
  • 算法
  • 數據結構
  • 競賽編程
  • 入門
  • 劉汝佳
  • 訓練
  • ACM
  • OI
  • C++
  • 基礎算法
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店鋪: 文軒網旗艦店
齣版社: 清華大學齣版社
ISBN:9787302291077
商品編碼:1072440488
齣版時間:2012-10-01

具體描述

作  者:劉汝佳,陳鋒 著作 定  價:52.8 齣 版 社:清華大學齣版社 齣版日期:2012年10月01日 頁  數:511 裝  幀:平裝 ISBN:9787302291077 《算法競賽入門經典:訓練指南》題目多選自近年來acm/icpc區域賽和總決賽真題,內容全麵,信息量大,覆蓋瞭常見算法競賽中的大多數細分知識點。書中還給齣瞭所有重要的經典算法的完整程序,以及重要例題的核心代碼,既適閤選手自學,也方便教練組織學習和訓練。  ●第1章 算法設計基礎 1
●1.1 思維的體操 1
●1.2 問題求解常見策略 15
●1.3 高效算法設計舉例 39
●1.4 動態規劃專題 60
●1.5 小結與習題 77
●第2章 數學基礎 103
●2.1 基本計數方法 103
●2.2 遞推關係 109
●2.3 數論 119
●2.3.1 基本概念 119
●2.3.2 模方程 126
●2.4 組閤遊戲 132
●2.5 概率與數學期望 139
●2.6 置換及其應用 144
●2.7 矩陣和綫性方程組 151
●2.8 數值方法簡介 163
●2.9 小結與習題 170
●第3章 實用數據結構 186
●3.1 基礎數據結構迴顧 186
●部分目錄

內容簡介

陳汝佳等編著的《算法競賽入門經典(訓練指南算法藝術與信息學競賽)》是《算法競賽入門經典》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,從而構建一個較完整的知識體係,並且用大量有針對性的題目,讓抽象復雜的算法和數學具體化、實用化。
《算法競賽入門經典(訓練指南算法藝術與信息學競賽)》共6章,分彆為算法設計基礎、數學基礎、實用數據結構、幾何問題、圖論算法與模型和更多算法專題,全書通過近200道例題深入淺齣地介紹瞭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,並在章末和附錄中給齣瞭豐富的分類習題,供讀者查漏補缺和強化學習效果。
本書題目多選自近年來acm/icpc區域賽和總決賽真題,內容全麵,信息量大,覆蓋瞭常見算法競賽中的大多數細分知識點。書中還給齣瞭所有重要的經典算法的完整程序,以及重要例題的核心代碼,既適閤選手自學,也方便教練組織學習和訓練。
劉汝佳,陳鋒 著作 劉汝佳,1982年12月生,高中畢業於重慶市外國語學校。2000年3月獲得NOI2000青少年信息學奧林匹競賽一等奬第四名,進入國傢集訓隊,並因此保送到清華大學計算機科學與技術係。大一時獲2001年ACM/ICPC靠前大學生程序設計競賽亞洲—上海賽區優選和2002年世界總決賽銀牌(世界第四),2005年獲學士學位,2008年獲碩士學位。學生時代曾為中國計算機學會NOI科學委員會學生委員,擔任IOI2002—2008@國國傢隊教練,並為NOI係列比賽命題十餘道。現為NOI競賽委員會委員。並在NOI 25周年時獲得中國計算機學會頒發的“特彆貢獻奬”。2004年至今共為ACM/ICPC亞洲等     【輸入格式】
    輸入包含多組數據。每組數據的靠前行為學生個數n(1≤n≤500000);以下每行包含兩個不同的非負整數A和B,錶示該學生想從A學校換到B學校。輸入結束標誌為n=0。
    【輸齣格式】
    對於每組數據,輸齣YES或者NU。
    復閤詞(Compound Words,UVa 10391)
    給定一個詞典,要求找齣其中所有的復閤詞,即恰好由兩個單詞連接而成的單詞。
    【輸入格式】
 等
《挑戰極限:算法設計與高級技巧》 內容概要 本書旨在帶領讀者深入探索算法設計的精妙世界,從基礎概念齣發,逐步進階至高級算法的理解與應用。本書不涉及“算法競賽入門經典.訓練指南 劉汝佳”中的任何具體內容,而是聚焦於算法思維的培養、核心思想的剖析以及在復雜問題中的靈活運用。我們將一起揭示算法的內在邏輯,掌握構建高效解決方案的藝術,為解決現實世界中的各種挑戰奠定堅實基礎。 第一篇:算法思維的基石——洞察與構建 在這一篇中,我們將從最根本的層麵開始,重塑你對算法的認知。我們不會直接跳入復雜的代碼實現,而是緻力於培養一種“算法思維”,讓你能夠站在更高的角度審視問題,並從中提煉齣最優的解決路徑。 問題分解與抽象: 任何復雜的算法都始於對問題的深刻理解和有效分解。本篇將教授你如何將一個宏大的問題拆解成更小、更易於管理的子問題。我們將探討不同的抽象方法,學習如何識彆問題中的關鍵元素、約束條件和目標,並將其轉化為計算機能夠理解的語言。這包括但不限於: 識彆模式與重復: 訓練你的眼睛去發現數據和問題中的隱藏模式,以及那些可以被抽象為通用操作的重復性任務。 狀態與轉移: 理解如何用“狀態”來描述問題的當前情況,以及“轉移”是如何從一個狀態過渡到另一個狀態。這是動態規劃等思想的源頭。 數據結構的初步思考: 在問題分解的同時,開始思考最適閤錶示和操作這些信息的數據結構。我們將初步介紹鏈錶、棧、隊列、樹等基礎結構,並強調它們在不同場景下的適用性。 算法的描述與錶達: 在理解問題之後,如何清晰、準確地描述算法的設計思路至關重要。本篇將介紹多種描述算法的方法,讓你能夠與他人有效溝通你的想法,並為後續的實現打下基礎。 僞代碼的藝術: 學習如何使用簡潔、易懂的僞代碼來錶達算法的邏輯流程,這是一種跨越具體編程語言的通用描述方式。我們將通過大量的實例,展示如何將復雜的邏輯轉化為清晰的僞代碼。 流程圖與狀態圖: 掌握使用流程圖和狀態圖來可視化算法的執行過程和狀態變化,這對於理解順序、分支、循環以及更復雜的控製流非常有幫助。 圖示化解釋: 學習如何運用圖示來形象地解釋算法的工作原理,特彆是對於涉及圖、樹等數據結構的算法,直觀的圖示能夠極大地增強理解。 復雜度分析的要義: 理解算法的效率至關重要,因為一個低效的算法即使邏輯正確,也可能在麵對大規模數據時變得不堪重負。本篇將深入剖析算法的復雜度分析,讓你能夠量化算法的性能。 時間復雜度: 學習如何評估算法執行所需的時間,識彆常數時間、對數時間、綫性時間、平方時間等不同增長率。我們將重點講解如何通過分析循環、遞歸等結構來計算時間復雜度。 空間復雜度: 瞭解算法在執行過程中所需的內存空間,以及其與輸入規模的關係。我們將討論如何分析變量、數據結構等占用的空間。 漸進復雜度(Big O 符號): 掌握使用大O符號來錶示算法的漸進復雜度,理解其在衡量算法效率中的核心作用。我們將強調關注算法在輸入規模趨於無窮大時的錶現。 第二篇:經典算法範式的精髓——思想與演進 在奠定瞭算法思維的基石後,本篇將帶領你深入探索一係列經典且強大的算法範式。我們將關注每種範式背後的核心思想,理解它們如何解決不同類型的問題,並學會如何根據具體問題選擇和調整閤適的範式。 分治策略: 分治法是一種將問題分解成若乾個規模更小的相同或相似的子問題,然後遞歸地解決這些子問題,最後將子問題的解閤並起來得到原問題解的策略。 遞歸的威力: 深入理解遞歸的原理,包括基綫條件和遞歸步驟,並學會如何設計和分析遞歸算法。 常見應用: 探討分治法在排序(如歸並排序、快速排序)、搜索(如二分查找)等問題中的典型應用。 主定理: 介紹主定理,用於分析分治算法的時間復雜度。 動態規劃: 動態規劃是一種通過將復雜問題分解為重疊的子問題,並存儲子問題的解來避免重復計算的技術。 最優子結構與重疊子問題: 深刻理解動態規劃的兩個基本要素:最優子結構(即最優解包含最優子問題的解)和重疊子問題(即同一個子問題會被多次計算)。 自頂嚮下(記憶化搜索)與自底嚮上(遞推): 學習兩種實現動態規劃的主要方法,並理解它們各自的優缺點。 經典問題解析: 詳細分析背包問題、最長公共子序列、硬幣找零、矩陣鏈乘法等經典動態規劃問題,並展示如何將其抽象為狀態轉移方程。 狀態設計與轉移方程的構建: 重點講解如何為具體問題設計閤適的狀態錶示,以及如何根據問題特性推導齣正確的狀態轉移方程。 貪心算法: 貪心算法是一種在每一步選擇當前看起來最優的選項,以期最終得到全局最優解的算法。 貪心選擇性質: 理解貪心算法成功的關鍵在於“貪心選擇性質”,即局部最優選擇能夠導嚮全局最優解。 證明貪心策略的正確性: 學習如何通過反證法或交換論證來證明貪心策略的有效性。 應用場景: 探討貪心算法在活動選擇、霍夫曼編碼、最小生成樹(Prim算法、Kruskal算法)、最短路徑(Dijkstra算法)等問題中的應用。 迴溯法與分支限界: 迴溯法是一種通過深度優先搜索的方式,係統地搜索解空間,並在搜索過程中剪枝以避免不必要計算的算法。分支限界法則在此基礎上引入瞭界限,進一步優化搜索過程。 搜索樹的構建: 理解迴溯法如何在解空間中構建一棵搜索樹。 剪枝策略: 學習如何設計剪枝條件,提前排除不可能産生最優解的分支。 經典問題: 解決八皇後問題、N皇後問題、數獨求解、全排列、子集生成等問題。 分支限界的優化: 介紹分支限界法如何利用界限來提高搜索效率。 第三篇:高級算法的探索——效率與拓展 在掌握瞭基礎和經典算法後,本篇將帶領你探索更高級的算法技術,這些技術能夠解決更復雜、更大規模的問題,並對算法的效率提齣更高的要求。 圖算法的進階: 圖作為一種強大的數據結構,在現實世界中無處不在。本篇將深入探討圖算法的高級應用。 最短路徑的深入: 除瞭Dijkstra算法,還將介紹Bellman-Ford算法(處理負權邊)、Floyd-Warshall算法(多源最短路徑),並探討差分約束係統。 最小生成樹的原理: 深入理解Prim算法和Kruskal算法的工作原理,以及它們在網絡建設、連接等問題中的應用。 強連通分量與拓撲排序: 介紹Tarjan算法、Kosaraju算法等求解強連通分量的算法,並探討拓撲排序在有嚮無環圖中的應用。 最大流與最小割: 引入最大流問題,介紹Ford-Fulkerson算法及其改進算法(如Edmonds-Karp算法),並探討最大流最小割定理。 字符串算法: 字符串匹配與處理是計算機科學中的重要領域,本篇將介紹高效的字符串算法。 KMP算法(Knuth-Morris-Pratt): 深入解析KMP算法的預處理(next數組)和匹配過程,實現綫性的字符串匹配。 Boyer-Moore算法: 介紹Boyer-Moore算法的“壞字符”和“好後綴”規則,理解其在實際應用中的高效性。 Trie樹(前綴樹): 學習Trie樹的構建與應用,用於高效的字符串檢索、字典序查找等。 數值算法與概率算法: 數論基礎: 介紹模運算、最大公約數(GCD)、最小公倍數(LCM)、歐拉函數、費馬小定理等數論概念,並探討它們在算法中的應用(如快速冪、模逆元)。 素數判定與分解: 介紹試除法、Miller-Rabin素性測試等。 隨機化算法: 介紹Monte Carlo算法和Las Vegas算法的基本思想,以及它們在某些問題上的優勢。 計算幾何初步: 探索如何用算法來解決幾何問題。 點、綫段、多邊形的基本操作: 學習如何判斷點在綫段上、兩綫段相交、判斷點在多邊形內外等。 凸包算法: 介紹Graham掃描法、Jarvis步進法等求解凸包的算法。 第四篇:實戰進階與思維拓展 本篇將迴歸實踐,強調將所學算法知識融會貫通,並培養解決實際問題的能力。 算法的優化與工程化: 常數優化: 學習如何在不改變算法漸進復雜度的前提下,通過細緻的代碼實現來提升實際運行速度。 內存優化: 探討如何閤理使用內存,減少不必要的空間開銷。 緩存友好型算法設計: 瞭解CPU緩存的工作原理,以及如何設計更符閤緩存特性的算法。 數據結構與算法的融閤: 高級數據結構: 介紹並應用如並查集、堆(優先隊列)、哈希錶、綫段樹、平衡二叉搜索樹(AVL樹、紅黑樹)、B樹等數據結構,並講解它們如何與算法協同工作,解決復雜問題。 數據結構的選擇藝術: 強調根據問題特性選擇最閤適的數據結構,是優化算法效率的關鍵。 復雜度理論的展望: 簡要介紹NP-完全性理論,以及P vs NP問題的意義,幫助讀者建立對計算復雜性更深層次的理解。 問題解決的策略與心態: 從問題到算法的轉換: 總結一套係統性的解決算法問題的流程,包括理解問題、分析性質、設計草案、分析復雜度、實現與測試、優化。 調試與排錯技巧: 分享有效的調試方法,幫助你快速定位和解決程序中的錯誤。 持續學習與探索: 鼓勵讀者保持好奇心,不斷學習新的算法和技術,並樂於挑戰更復雜的問題。 本書將通過大量的精選實例,輔以清晰的圖示和詳細的步驟解析,幫助讀者循序漸進地掌握這些核心概念和技術。我們相信,通過對算法內在邏輯的深入理解和對高效解決方案的不斷追求,你將能夠自信地應對各種算法挑戰,並在未來的學習和實踐中脫穎而齣。

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

我是在一次偶然的機會接觸到這本《算法競賽入門經典·訓練指南》的,當時我的算法基礎可以說是一塌糊塗。抱著試試看的心態,我開始研讀這本書。不得不說,這本書的結構設計非常閤理,循序漸進,讓我這個零基礎的讀者也能看得懂。作者在引入新的算法概念時,總是先從一個簡單的問題開始,然後慢慢引申齣算法的原理,再給齣具體的實現。這種方式讓我覺得學習過程非常順暢,一點都不會感到突兀。我尤其喜歡作者在講解一些難點算法時,會提供多種不同的視角和解釋,即使第一次沒理解,換個角度再看,也豁然開朗。比如,對於一些圖論算法,他會先用圖示講解,再給齣僞代碼,最後附上實際的代碼實現。這種多層次的講解方式,極大地降低瞭學習的門檻。而且,書中的習題也很有代錶性,很多都是從真實的競賽題目中精選齣來的,做完之後,感覺自己的解題能力得到瞭顯著的提升。這本書真的像一本“武林秘籍”,讓我一步步從“小白”成長為一名能夠獨立解決算法問題的“武林高手”。

評分☆☆☆☆☆

說實話,拿到《算法競賽入門經典·訓練指南》這本書時,我抱著一種試一試的心態,畢竟我之前對算法競賽的瞭解僅限於“聽過”的程度。但這本書的內容,徹底顛覆瞭我之前的看法。它的深度和廣度都超齣瞭我的預期。作者在介紹算法時,不僅僅是給齣代碼實現,更重要的是剖析瞭算法背後的思想和思想的演進。我特彆喜歡作者在解釋動態規劃時,那種層層遞進的梳理,從最簡單的遞歸思想,到如何發現子問題和最優子結構,再到如何構建狀態轉移方程,每一步都解釋得非常透徹,讓我這個之前對 DP 感到頭疼的蒟蒻,竟然開始逐漸體會到它的魅力。而且,書中列舉的很多經典例題,都是我在各種競賽中經常遇到的,有瞭這本書的指導,感覺就像是拿到瞭一本“武功秘籍”,讓我能夠有條理地去攻剋那些曾經讓我望而卻步的難題。我最近在嘗試做一些書後的進階題目,雖然有些題目依然很有挑戰性,但我能明顯感覺到自己在解題思路上有瞭很大的提升,不再是以前那種“一頭霧水”的狀態。這本書真的讓我覺得,算法競賽並非遙不可及,而是可以通過係統學習和刻苦訓練,最終掌握的一項技能。

評分☆☆☆☆☆

這本《算法競賽入門經典·訓練指南》真的是為我打開瞭一個新世界的大門!我之前接觸過一些編程,但總感覺像是無頭蒼蠅,不知道該往哪個方嚮深入。拿到這本書,一開始是被它的名字吸引,感覺它能點撥迷津。翻開目錄,看到那些熟悉的術語,比如“圖論”、“動態規劃”、“計算幾何”,心中既有忐忑,又充滿期待。拿到書的第一個周末,我就迫不及待地找瞭個舒適的角落,開始瞭我的“算法之旅”。這本書的排版非常清晰,每一章都從基礎概念講起,然後逐步深入到各種經典算法和應用。讓我印象深刻的是,作者並沒有直接丟給你一大堆復雜的公式,而是通過生動的例子和循序漸進的講解,讓你一步步理解算法的邏輯。比如,在講到圖論的時候,它不是簡單地給齣定義,而是從實際問題齣發,比如最短路徑問題,然後引齣 Dijkstra 算法、Floyd-Warshall 算法等,並詳細分析瞭它們的優缺點和適用場景。這種“授人以魚不如授人以漁”的方式,讓我覺得學習過程不再是枯燥的記憶,而是充滿探索的樂趣。而且,書後的習題設計也十分巧妙,從易到難,能夠有效地檢驗我的學習成果。我感覺自己仿佛置身於一個巨大的寶藏之中,每一次翻頁,都能發現新的寶藏,每一次解決一道習題,都像是解開瞭一個謎題,帶來的成就感是無與倫比的。

評分☆☆☆☆☆

這本《算法競賽入門經典·訓練指南》的作者,真的是一位非常有經驗的老師。他的講解方式非常獨到,不落俗套。我之前也看過一些算法相關的書籍,但總覺得它們要麼過於理論化,要麼過於碎片化。《訓練指南》這本書則恰恰相反,它在保證理論嚴謹性的同時,又非常注重實踐。作者在講解每一個算法時,都會穿插一些小故事或者實際應用的例子,讓抽象的算法變得生動形象。比如,在講到分治算法的時候,他可能會用一個切蛋糕的例子,來形象地說明如何將一個大問題分解成若乾個小問題。這種方式讓我更容易理解算法的本質,而不是死記硬背。而且,書中提供的代碼示例,不僅注釋詳細,而且往往會給齣多種實現方式,並分析它們的效率差異,這對於初學者來說,是非常寶貴的財富。我常常會自己動手去實現書中的代碼,然後與書上的進行對比,從中學習到很多細節上的處理技巧。這本書讓我深刻體會到,算法不僅僅是理論知識,更是一種解決問題的思維方式,而這種思維方式,可以通過不斷的練習和打磨來提升。

評分☆☆☆☆☆

拿到《算法競賽入門經典·訓練指南》這本書,就像是找到瞭一個良師益友。作者在編寫這本書時,一定投入瞭大量的精力去思考如何讓讀者更好地理解和掌握算法。我之前接觸過不少算法書,但很多都讓我感到枯燥乏味,或者邏輯不清。《訓練指南》這本書最大的亮點在於它那種“潤物細無聲”的教學方式。它不是生硬地灌輸知識,而是巧妙地引導讀者去思考,去探索。比如,在講解字符串匹配算法的時候,它不是直接給齣 KMP 算法,而是先分析樸素匹配算法的不足,然後引齣如何優化,最終自然而然地推導齣 KMP 的思想。這種“發現式”的學習過程,讓我覺得非常有成就感。而且,書中的每一道例題,作者都進行瞭詳細的分析,不僅給齣瞭最優解,還可能會討論一些其他的解法,以及它們之間的優劣。這讓我不僅學會瞭如何解決問題,更學會瞭如何思考問題。這本書真的讓我感覺,算法學習不僅僅是技術活,更是一種思維的鍛煉,而這本書,正是鍛煉這種思維的最佳工具。

評分☆☆☆☆☆

有點難

評分☆☆☆☆☆

價格小貴,其它都好

評分☆☆☆☆☆

不錯,方便,快捷,價廉物美!!!!!!!!

評分☆☆☆☆☆

第一版,配閤uva,英語傷不起的還是算瞭吧

評分☆☆☆☆☆

坐瞭一會,葉胖子絕口不談江湖之事,夏蕓便拉著熊倜要走瞭,葉胖子再三挽留不住,便悄聲對熊倜說:“傢兄既然將此信物交給兄颱,兄颱便是我葉傢兄弟的好友,日後無論什麼事,隻要用得著我葉老三的,隻管到這兒來,韆萬不要見外。”

評分☆☆☆☆☆

比較滿意的一次購物

評分☆☆☆☆☆

確實一本好書,包裝也不錯

評分☆☆☆☆☆

正版書,發貨快!包裝很好!

評分☆☆☆☆☆

兩人走齣店來,夏蕓便對熊倜說道:“你怎麼會認識這樣的人?”

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