算法竞赛入门经典.训练指南 刘汝佳 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

刘汝佳，陈锋 著

图书标签:

• 算法
• 数据结构
• 竞赛编程
• 入门
• 刘汝佳
• 训练
• ACM
• OI
• C++
• 基础算法

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302291077

商品编码：1072440488

出版时间：2012-10-01

作  者:刘汝佳,陈锋 著作 定  价:52.8 出 版 社:清华大学出版社 出版日期:2012年10月01日 页  数:511 装  帧:平装 ISBN:9787302291077 《算法竞赛入门经典:训练指南》题目多选自近年来acm／icpc区域赛和总决赛真题，内容全面，信息量大，覆盖了常见算法竞赛中的大多数细分知识点。书中还给出了所有重要的经典算法的完整程序，以及重要例题的核心代码，既适合选手自学，也方便教练组织学习和训练。  ●第1章 算法设计基础 1
●1.1 思维的体操 1
●1.2 问题求解常见策略 15
●1.3 高效算法设计举例 39
●1.4 动态规划专题 60
●1.5 小结与习题 77
●第2章 数学基础 103
●2.1 基本计数方法 103
●2.2 递推关系 109
●2.3 数论 119
●2.3.1 基本概念 119
●2.3.2 模方程 126
●2.4 组合游戏 132
●2.5 概率与数学期望 139
●2.6 置换及其应用 144
●2.7 矩阵和线性方程组 151
●2.8 数值方法简介 163
●2.9 小结与习题 170
●第3章 实用数据结构 186
●3.1 基础数据结构回顾 186
●部分目录

内容简介

陈汝佳等编著的《算法竞赛入门经典(训练指南算法艺术与信息学竞赛)》是《算法竞赛入门经典》的重要补充，旨在补充原书中没有涉及或者讲解得不够详细的内容，从而构建一个较完整的知识体系，并且用大量有针对性的题目，让抽象复杂的算法和数学具体化、实用化。
《算法竞赛入门经典(训练指南算法艺术与信息学竞赛)》共6章，分别为算法设计基础、数学基础、实用数据结构、几何问题、图论算法与模型和更多算法专题，全书通过近200道例题深入浅出地介绍了上述领域的各个知识点、经典思维方式以及程序实现的常见方法和技巧，并在章末和附录中给出了丰富的分类习题，供读者查漏补缺和强化学习效果。
本书题目多选自近年来acm/icpc区域赛和总决赛真题，内容全面，信息量大，覆盖了常见算法竞赛中的大多数细分知识点。书中还给出了所有重要的经典算法的完整程序，以及重要例题的核心代码，既适合选手自学，也方便教练组织学习和训练。
刘汝佳,陈锋 著作 刘汝佳，1982年12月生，高中毕业于重庆市外国语学校。2000年3月获得NOI2000青少年信息学奥林匹竞赛一等奖第四名，进入国家集训队，并因此保送到清华大学计算机科学与技术系。大一时获2001年ACM/ICPC靠前大学生程序设计竞赛亚洲—上海赛区优选和2002年世界总决赛银牌（世界第四），2005年获学士学位，2008年获硕士学位。学生时代曾为中国计算机学会NOI科学委员会学生委员，担任IOI2002—2008@国国家队教练，并为NOI系列比赛命题十余道。现为NOI竞赛委员会委员。并在NOI 25周年时获得中国计算机学会颁发的“特别贡献奖”。2004年至今共为ACM／ICPC亚洲等     【输入格式】
    输入包含多组数据。每组数据的靠前行为学生个数n（1≤n≤500000）；以下每行包含两个不同的非负整数A和B，表示该学生想从A学校换到B学校。输入结束标志为n=0。
    【输出格式】
    对于每组数据，输出YES或者NU。
    复合词（Compound Words，UVa 10391）
    给定一个词典，要求找出其中所有的复合词，即恰好由两个单词连接而成的单词。
    【输入格式】
 等

《挑战极限：算法设计与高级技巧》 内容概要 本书旨在带领读者深入探索算法设计的精妙世界，从基础概念出发，逐步进阶至高级算法的理解与应用。本书不涉及“算法竞赛入门经典.训练指南 刘汝佳”中的任何具体内容，而是聚焦于算法思维的培养、核心思想的剖析以及在复杂问题中的灵活运用。我们将一起揭示算法的内在逻辑，掌握构建高效解决方案的艺术，为解决现实世界中的各种挑战奠定坚实基础。 第一篇：算法思维的基石——洞察与构建 在这一篇中，我们将从最根本的层面开始，重塑你对算法的认知。我们不会直接跳入复杂的代码实现，而是致力于培养一种“算法思维”，让你能够站在更高的角度审视问题，并从中提炼出最优的解决路径。 问题分解与抽象： 任何复杂的算法都始于对问题的深刻理解和有效分解。本篇将教授你如何将一个宏大的问题拆解成更小、更易于管理的子问题。我们将探讨不同的抽象方法，学习如何识别问题中的关键元素、约束条件和目标，并将其转化为计算机能够理解的语言。这包括但不限于： 识别模式与重复： 训练你的眼睛去发现数据和问题中的隐藏模式，以及那些可以被抽象为通用操作的重复性任务。 状态与转移： 理解如何用“状态”来描述问题的当前情况，以及“转移”是如何从一个状态过渡到另一个状态。这是动态规划等思想的源头。 数据结构的初步思考： 在问题分解的同时，开始思考最适合表示和操作这些信息的数据结构。我们将初步介绍链表、栈、队列、树等基础结构，并强调它们在不同场景下的适用性。 算法的描述与表达： 在理解问题之后，如何清晰、准确地描述算法的设计思路至关重要。本篇将介绍多种描述算法的方法，让你能够与他人有效沟通你的想法，并为后续的实现打下基础。 伪代码的艺术： 学习如何使用简洁、易懂的伪代码来表达算法的逻辑流程，这是一种跨越具体编程语言的通用描述方式。我们将通过大量的实例，展示如何将复杂的逻辑转化为清晰的伪代码。 流程图与状态图： 掌握使用流程图和状态图来可视化算法的执行过程和状态变化，这对于理解顺序、分支、循环以及更复杂的控制流非常有帮助。 图示化解释： 学习如何运用图示来形象地解释算法的工作原理，特别是对于涉及图、树等数据结构的算法，直观的图示能够极大地增强理解。 复杂度分析的要义： 理解算法的效率至关重要，因为一个低效的算法即使逻辑正确，也可能在面对大规模数据时变得不堪重负。本篇将深入剖析算法的复杂度分析，让你能够量化算法的性能。 时间复杂度： 学习如何评估算法执行所需的时间，识别常数时间、对数时间、线性时间、平方时间等不同增长率。我们将重点讲解如何通过分析循环、递归等结构来计算时间复杂度。 空间复杂度： 了解算法在执行过程中所需的内存空间，以及其与输入规模的关系。我们将讨论如何分析变量、数据结构等占用的空间。 渐进复杂度（Big O 符号）： 掌握使用大O符号来表示算法的渐进复杂度，理解其在衡量算法效率中的核心作用。我们将强调关注算法在输入规模趋于无穷大时的表现。 第二篇：经典算法范式的精髓——思想与演进 在奠定了算法思维的基石后，本篇将带领你深入探索一系列经典且强大的算法范式。我们将关注每种范式背后的核心思想，理解它们如何解决不同类型的问题，并学会如何根据具体问题选择和调整合适的范式。 分治策略： 分治法是一种将问题分解成若干个规模更小的相同或相似的子问题，然后递归地解决这些子问题，最后将子问题的解合并起来得到原问题解的策略。 递归的威力： 深入理解递归的原理，包括基线条件和递归步骤，并学会如何设计和分析递归算法。 常见应用： 探讨分治法在排序（如归并排序、快速排序）、搜索（如二分查找）等问题中的典型应用。 主定理： 介绍主定理，用于分析分治算法的时间复杂度。 动态规划： 动态规划是一种通过将复杂问题分解为重叠的子问题，并存储子问题的解来避免重复计算的技术。 最优子结构与重叠子问题： 深刻理解动态规划的两个基本要素：最优子结构（即最优解包含最优子问题的解）和重叠子问题（即同一个子问题会被多次计算）。 自顶向下（记忆化搜索）与自底向上（递推）： 学习两种实现动态规划的主要方法，并理解它们各自的优缺点。 经典问题解析： 详细分析背包问题、最长公共子序列、硬币找零、矩阵链乘法等经典动态规划问题，并展示如何将其抽象为状态转移方程。 状态设计与转移方程的构建： 重点讲解如何为具体问题设计合适的状态表示，以及如何根据问题特性推导出正确的状态转移方程。 贪心算法： 贪心算法是一种在每一步选择当前看起来最优的选项，以期最终得到全局最优解的算法。 贪心选择性质： 理解贪心算法成功的关键在于“贪心选择性质”，即局部最优选择能够导向全局最优解。 证明贪心策略的正确性： 学习如何通过反证法或交换论证来证明贪心策略的有效性。 应用场景： 探讨贪心算法在活动选择、霍夫曼编码、最小生成树（Prim算法、Kruskal算法）、最短路径（Dijkstra算法）等问题中的应用。 回溯法与分支限界： 回溯法是一种通过深度优先搜索的方式，系统地搜索解空间，并在搜索过程中剪枝以避免不必要计算的算法。分支限界法则在此基础上引入了界限，进一步优化搜索过程。 搜索树的构建： 理解回溯法如何在解空间中构建一棵搜索树。 剪枝策略： 学习如何设计剪枝条件，提前排除不可能产生最优解的分支。 经典问题： 解决八皇后问题、N皇后问题、数独求解、全排列、子集生成等问题。 分支限界的优化： 介绍分支限界法如何利用界限来提高搜索效率。 第三篇：高级算法的探索——效率与拓展 在掌握了基础和经典算法后，本篇将带领你探索更高级的算法技术，这些技术能够解决更复杂、更大规模的问题，并对算法的效率提出更高的要求。 图算法的进阶： 图作为一种强大的数据结构，在现实世界中无处不在。本篇将深入探讨图算法的高级应用。 最短路径的深入： 除了Dijkstra算法，还将介绍Bellman-Ford算法（处理负权边）、Floyd-Warshall算法（多源最短路径），并探讨差分约束系统。 最小生成树的原理： 深入理解Prim算法和Kruskal算法的工作原理，以及它们在网络建设、连接等问题中的应用。 强连通分量与拓扑排序： 介绍Tarjan算法、Kosaraju算法等求解强连通分量的算法，并探讨拓扑排序在有向无环图中的应用。 最大流与最小割： 引入最大流问题，介绍Ford-Fulkerson算法及其改进算法（如Edmonds-Karp算法），并探讨最大流最小割定理。 字符串算法： 字符串匹配与处理是计算机科学中的重要领域，本篇将介绍高效的字符串算法。 KMP算法（Knuth-Morris-Pratt）： 深入解析KMP算法的预处理（next数组）和匹配过程，实现线性的字符串匹配。 Boyer-Moore算法： 介绍Boyer-Moore算法的“坏字符”和“好后缀”规则，理解其在实际应用中的高效性。 Trie树（前缀树）： 学习Trie树的构建与应用，用于高效的字符串检索、字典序查找等。 数值算法与概率算法： 数论基础： 介绍模运算、最大公约数（GCD）、最小公倍数（LCM）、欧拉函数、费马小定理等数论概念，并探讨它们在算法中的应用（如快速幂、模逆元）。 素数判定与分解： 介绍试除法、Miller-Rabin素性测试等。 随机化算法： 介绍Monte Carlo算法和Las Vegas算法的基本思想，以及它们在某些问题上的优势。 计算几何初步： 探索如何用算法来解决几何问题。 点、线段、多边形的基本操作： 学习如何判断点在线段上、两线段相交、判断点在多边形内外等。 凸包算法： 介绍Graham扫描法、Jarvis步进法等求解凸包的算法。 第四篇：实战进阶与思维拓展 本篇将回归实践，强调将所学算法知识融会贯通，并培养解决实际问题的能力。 算法的优化与工程化： 常数优化： 学习如何在不改变算法渐进复杂度的前提下，通过细致的代码实现来提升实际运行速度。 内存优化： 探讨如何合理使用内存，减少不必要的空间开销。 缓存友好型算法设计： 了解CPU缓存的工作原理，以及如何设计更符合缓存特性的算法。 数据结构与算法的融合： 高级数据结构： 介绍并应用如并查集、堆（优先队列）、哈希表、线段树、平衡二叉搜索树（AVL树、红黑树）、B树等数据结构，并讲解它们如何与算法协同工作，解决复杂问题。 数据结构的选择艺术： 强调根据问题特性选择最合适的数据结构，是优化算法效率的关键。 复杂度理论的展望： 简要介绍NP-完全性理论，以及P vs NP问题的意义，帮助读者建立对计算复杂性更深层次的理解。 问题解决的策略与心态： 从问题到算法的转换： 总结一套系统性的解决算法问题的流程，包括理解问题、分析性质、设计草案、分析复杂度、实现与测试、优化。 调试与排错技巧： 分享有效的调试方法，帮助你快速定位和解决程序中的错误。 持续学习与探索： 鼓励读者保持好奇心，不断学习新的算法和技术，并乐于挑战更复杂的问题。 本书将通过大量的精选实例，辅以清晰的图示和详细的步骤解析，帮助读者循序渐进地掌握这些核心概念和技术。我们相信，通过对算法内在逻辑的深入理解和对高效解决方案的不断追求，你将能够自信地应对各种算法挑战，并在未来的学习和实践中脱颖而出。

评分☆☆☆☆☆

拿到《算法竞赛入门经典·训练指南》这本书，就像是找到了一个良师益友。作者在编写这本书时，一定投入了大量的精力去思考如何让读者更好地理解和掌握算法。我之前接触过不少算法书，但很多都让我感到枯燥乏味，或者逻辑不清。《训练指南》这本书最大的亮点在于它那种“润物细无声”的教学方式。它不是生硬地灌输知识，而是巧妙地引导读者去思考，去探索。比如，在讲解字符串匹配算法的时候，它不是直接给出 KMP 算法，而是先分析朴素匹配算法的不足，然后引出如何优化，最终自然而然地推导出 KMP 的思想。这种“发现式”的学习过程，让我觉得非常有成就感。而且，书中的每一道例题，作者都进行了详细的分析，不仅给出了最优解，还可能会讨论一些其他的解法，以及它们之间的优劣。这让我不仅学会了如何解决问题，更学会了如何思考问题。这本书真的让我感觉，算法学习不仅仅是技术活，更是一种思维的锻炼，而这本书，正是锻炼这种思维的最佳工具。

评分☆☆☆☆☆

这本《算法竞赛入门经典·训练指南》的作者，真的是一位非常有经验的老师。他的讲解方式非常独到，不落俗套。我之前也看过一些算法相关的书籍，但总觉得它们要么过于理论化，要么过于碎片化。《训练指南》这本书则恰恰相反，它在保证理论严谨性的同时，又非常注重实践。作者在讲解每一个算法时，都会穿插一些小故事或者实际应用的例子，让抽象的算法变得生动形象。比如，在讲到分治算法的时候，他可能会用一个切蛋糕的例子，来形象地说明如何将一个大问题分解成若干个小问题。这种方式让我更容易理解算法的本质，而不是死记硬背。而且，书中提供的代码示例，不仅注释详细，而且往往会给出多种实现方式，并分析它们的效率差异，这对于初学者来说，是非常宝贵的财富。我常常会自己动手去实现书中的代码，然后与书上的进行对比，从中学习到很多细节上的处理技巧。这本书让我深刻体会到，算法不仅仅是理论知识，更是一种解决问题的思维方式，而这种思维方式，可以通过不断的练习和打磨来提升。

评分☆☆☆☆☆

这本《算法竞赛入门经典·训练指南》真的是为我打开了一个新世界的大门！我之前接触过一些编程，但总感觉像是无头苍蝇，不知道该往哪个方向深入。拿到这本书，一开始是被它的名字吸引，感觉它能点拨迷津。翻开目录，看到那些熟悉的术语，比如“图论”、“动态规划”、“计算几何”，心中既有忐忑，又充满期待。拿到书的第一个周末，我就迫不及待地找了个舒适的角落，开始了我的“算法之旅”。这本书的排版非常清晰，每一章都从基础概念讲起，然后逐步深入到各种经典算法和应用。让我印象深刻的是，作者并没有直接丢给你一大堆复杂的公式，而是通过生动的例子和循序渐进的讲解，让你一步步理解算法的逻辑。比如，在讲到图论的时候，它不是简单地给出定义，而是从实际问题出发，比如最短路径问题，然后引出 Dijkstra 算法、Floyd-Warshall 算法等，并详细分析了它们的优缺点和适用场景。这种“授人以鱼不如授人以渔”的方式，让我觉得学习过程不再是枯燥的记忆，而是充满探索的乐趣。而且，书后的习题设计也十分巧妙，从易到难，能够有效地检验我的学习成果。我感觉自己仿佛置身于一个巨大的宝藏之中，每一次翻页，都能发现新的宝藏，每一次解决一道习题，都像是解开了一个谜题，带来的成就感是无与伦比的。

评分☆☆☆☆☆

我是在一次偶然的机会接触到这本《算法竞赛入门经典·训练指南》的，当时我的算法基础可以说是一塌糊涂。抱着试试看的心态，我开始研读这本书。不得不说，这本书的结构设计非常合理，循序渐进，让我这个零基础的读者也能看得懂。作者在引入新的算法概念时，总是先从一个简单的问题开始，然后慢慢引申出算法的原理，再给出具体的实现。这种方式让我觉得学习过程非常顺畅，一点都不会感到突兀。我尤其喜欢作者在讲解一些难点算法时，会提供多种不同的视角和解释，即使第一次没理解，换个角度再看，也豁然开朗。比如，对于一些图论算法，他会先用图示讲解，再给出伪代码，最后附上实际的代码实现。这种多层次的讲解方式，极大地降低了学习的门槛。而且，书中的习题也很有代表性，很多都是从真实的竞赛题目中精选出来的，做完之后，感觉自己的解题能力得到了显著的提升。这本书真的像一本“武林秘籍”，让我一步步从“小白”成长为一名能够独立解决算法问题的“武林高手”。

评分☆☆☆☆☆

说实话，拿到《算法竞赛入门经典·训练指南》这本书时，我抱着一种试一试的心态，毕竟我之前对算法竞赛的了解仅限于“听过”的程度。但这本书的内容，彻底颠覆了我之前的看法。它的深度和广度都超出了我的预期。作者在介绍算法时，不仅仅是给出代码实现，更重要的是剖析了算法背后的思想和思想的演进。我特别喜欢作者在解释动态规划时，那种层层递进的梳理，从最简单的递归思想，到如何发现子问题和最优子结构，再到如何构建状态转移方程，每一步都解释得非常透彻，让我这个之前对 DP 感到头疼的蒟蒻，竟然开始逐渐体会到它的魅力。而且，书中列举的很多经典例题，都是我在各种竞赛中经常遇到的，有了这本书的指导，感觉就像是拿到了一本“武功秘籍”，让我能够有条理地去攻克那些曾经让我望而却步的难题。我最近在尝试做一些书后的进阶题目，虽然有些题目依然很有挑战性，但我能明显感觉到自己在解题思路上有了很大的提升，不再是以前那种“一头雾水”的状态。这本书真的让我觉得，算法竞赛并非遥不可及，而是可以通过系统学习和刻苦训练，最终掌握的一项技能。

评分☆☆☆☆☆

感觉挺好的，应该是正版

评分☆☆☆☆☆

商品很好,应该是正品的图书,满意.

评分☆☆☆☆☆

两人走出店来，夏芸便对熊倜说道：“你怎么会认识这样的人？”

评分☆☆☆☆☆

还可以吧

评分☆☆☆☆☆

送货很快，满意

评分☆☆☆☆☆

感觉挺好的，应该是正版

评分☆☆☆☆☆

商品很好,应该是正品的图书,满意.

评分☆☆☆☆☆

该书很好，是计算机科学与技术方面的好书。

评分☆☆☆☆☆

很不错哦