算法競賽入門經典.訓練指南 劉汝佳 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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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

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

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。

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☆☆☆☆☆

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☆☆☆☆☆

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☆☆☆☆☆

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☆☆☆☆☆

及時解決我在學習齣現的問題

評分☆☆☆☆☆

正品，字體很清晰，大傢值得擁有，有用。。。

評分☆☆☆☆☆

挺好的書，是正版的，就是有點貴

評分☆☆☆☆☆

比較滿意的一次購物

評分☆☆☆☆☆

正品，以後買書就來京東瞭

評分☆☆☆☆☆

慢慢學

評分☆☆☆☆☆

確實一本好書，包裝也不錯

評分☆☆☆☆☆

確實一本好書，包裝也不錯

評分☆☆☆☆☆

不錯不錯，值得購買，對學習c語言很有幫助