ACM/ICPC算法基础训练教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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喻梅，于瑞国 编

图书标签:

• ACM/ICPC
• 算法
• 数据结构
• 编程
• 训练
• 教程
• C++
• 基础
• 竞赛
• 入门

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302414452

版次：1

商品编码：11822172

品牌：清华大学

包装：平装

丛书名： 计算机系列教材

开本：16开

出版时间：2015-11-01

用纸：胶版纸

编辑推荐

本书主要介绍ACM/ICPC的算法，分为九类，包括基础算法、数据结构算法、各种搜索方法、图论基础算法、网络流如zui大流、zui小流、上下界网络流算法、动态规划基础算法、数学基础、字符串算法及计算几何。每一部分内容先介绍基本概念、基础理论，再通过例题讲解算法。书中例题均给出源程序代码及解题思路，便于读者参考。

本书适用于刚刚步入ACM/ICPC的初学者，书中算法由浅入深，有利于初学者的学习。本书也是计算机及相关专业程序设计、数据结构、算法设计等课程的辅助教材，也适用于计算机编程爱好者。

本教材以基础算法为主要讲解内容，容易使初学者入门，也能使非计算机专业编程爱好者容易上手，提高其学习的兴趣。

l 以知识点划分章节。

l 每一节先介绍理论知识，可以使学生了解基本概念，基础理论；再介绍例题，讲解知识点。

l 例题选择较近的区域赛、世界总决赛及各学校OJ题目，比较有代表性。

l 每一知识点给出推荐学习。

课程教学课件：本书配套的主教材PPT电子课件可到清华大学出版社官网免费下载。

内容简介

　　《ACM/ICPC算法基础训练教程》介绍ACM/ICPC的算法基础知识，主要内容包括基础算法、数据结构、搜索算法、图论基础、网络流（较大流、费用流、上下界网络流）、动态规划算法、数学基础、字符串算法以及计算几何基础。每一部分内容先介绍基本概念和基础理论，再通过例题讲解算法。书中所有例题均给出源程序代码及解题思路，便于读者学习和参考。 本书适用于刚刚步入ACM/ICPC的初学者，书中算法由浅入深，循序渐进，有利于初学者的学习。本书适合作为计算机及相关专业程序设计、数据结构和算法设计与分析等课程的教材，也可以作为计算机编程爱好者的参考书。

作者简介

参与编写本书的人员均为天津大学ACM/ICPC领队和指导教师，以及ACM/ICPC代表队现役及退役队员，在编写过程中参考了大量的文献，结合多年的参赛经验，对本书的内容进行了撰写，并对书中例题源程序代码进行评测。

喻梅：天津大学计算机科学与技术学院副教授，硕士生导师。作为指导教师，带领天津大学ACM/ICPC代表队，参加ACM国际大学生程序设计竞赛，在亚洲区域赛中，夺得21项金奖、33项银奖、41项铜奖，并五次进入世界总决赛。荣获天津市高校第七届青年教师教学基本功竞赛二等奖，荣获天津大学第五届青年教师讲课大赛一等奖。

于瑞国：天津大学计算机科学与技术学院副教授，硕士生导师。主要从事机器学习、人工智能、信息检索、自然语言处理及数据挖掘等方面的研究，发表了多篇国内外核心期刊和学术会议论文，主持并参与完成了多项科研项目。参编《计算机组成原理》教材，参与《计算机系统结构》及《计算机组成原理》精品课程的建设，获得过天津市优秀教师称号及五一劳动奖章。作为指导教师，从2002年开始带领天津大学ACM/ICPC代表队，参加ACM国际大学生程序设计竞赛，在亚洲区域赛中取得了很好的成绩，并率领队员五次进入世界总决赛。通过多年的教学经历，积累了大量的算法设计方面的教学与研究经验。

目录

第1章 基础算法
1.1 模拟题
1.1.1 基本概念
1.1.2 例题讲解
1.1.3 习题推荐
1.2 枚举算法
1.2.1 基本概念
1.2.2 例题讲解
1.2.3 习题推荐
1.3 递归算法
1.3.1 基本概念
1.3.2 例题讲解
1.3.3 习题推荐
1.4 贪心算法
1.4.1 基本概念
1.4.2 例题讲解
1.4.3 习题推荐
1.5 分治算法
1.5.1 基本概念
1.5.2 例题讲解
1.5.3 习题推荐
1.6 二分/三分算法
1.6.1 基本概念
1.6.2 例题讲解
1.6.3 习题推荐
第2章 数据结构
...
第3章 搜索算法
...

前言/序言

ACM国际大学生程序设计竞赛（简称ACM/ICPC）是世界上公认的规模最大、水平最高的国际大学生程序设计竞赛，一直受到国际各知名大学的重视，并受到世界各著名计算机公司的高度关注。ACM/ICPC大赛的目的是让大学生充分展示自己运用计算机分析问题和解决问题的能力。在我国，越来越多的高校、越来越多的计算机及相关专业的学生关注并参与此项赛事，通过竞赛，培养学生牢固的专业素质，为后续专业的学习和研究打下良好的基础。

本书所介绍的内容均为ACM/ICPC基础算法，目的是使刚刚步入ACM/ICPC、刚刚进入专业课学习的计算机专业学生以及程序设计爱好者了解计算机编程的基本算法。本书每一章知识点的介绍分为理论知识、例题解析、推荐学习三部分。通过对ACM/ICPC知识点基本概念和基础理论的介绍，了解相关的理论知识；通过对例题的解析，能够理解算法相应的知识点；通过习题的练习，掌握和巩固所学算法，以达到培养计算机专业人才的编程思想以及分析问题和解决问题的能力。本书注重基础算法的介绍，使初学者能够快速入门，并且对程序设计及算法产生兴趣，为后续进阶学习打下坚实的基础。

参与本书编写的人员均为天津大学ACM/ICPC代表队的现役及退役队员，在编写过程中参考了大量文献，结合多年的参赛经验，对本书的内容进行了撰写，并对书中例题的源程序代码进行了评测。

参与本书构思、撰写和审稿的人员有赵满坤、张敏杰、刘鑫、蒋星韬、吴建钢、毛洪玥、黄才宝、林榆旺、刘志强、阎杰、曹圣、刘凯、周挺乐、张家源。

在全书的撰写过程中，得到了清华大学出版社的大力支持，在此表示衷心的感谢。

由于时间仓促，作者水平有限，书中难免有不当之处，敬请读者批评指正。

　编者

2015年7月

《算法的奥秘：从入门到精通》 本书旨在为读者构建一个全面而扎实的算法知识体系，从最基础的概念出发，逐步深入到复杂而高效的算法设计与分析。无论你是初次接触算法的编程爱好者，还是希望系统性提升算法功底的在校学生，亦或是正在准备技术面试的开发者，本书都将为你提供一条清晰的学习路径。 核心内容概述： 本书内容涵盖了计算机科学领域中最重要的算法范畴，通过理论讲解、代码示例以及精选的练习题，帮助读者理解算法的设计思想、分析方法和实际应用。 第一部分：算法基础与复杂度分析 什么是算法？ 我们将从最根本的层面解释算法的概念，它不仅仅是代码，更是解决问题的策略和步骤。 算法的表示： 介绍流程图、伪代码等直观的算法描述方式，便于理解和交流。 算法复杂度： 这是衡量算法效率的关键。我们将深入讲解时间复杂度和空间复杂度，并掌握大O符号的计算方法，让你能清晰地评估不同算法的性能优劣。 常见复杂度类别： O(1)、O(log n)、O(n)、O(n log n)、O(n^2)、O(2^n) 等，并通过具体算法实例进行阐释。 最佳、最坏和平均情况分析： 理解不同场景下算法的性能表现。 第二部分：核心数据结构及其算法 数据结构是算法的载体，理解和掌握各种数据结构是构建高效算法的基础。 数组与链表： 数组： 顺序存储，访问效率高，但插入删除可能耗时。 链表： 动态存储，插入删除效率高，但访问效率相对较低。我们将介绍单向链表、双向链表以及循环链表，并讲解链表的增删查改操作。 栈与队列： 栈（LIFO）： 先进后出，常用于函数调用、表达式求值等。 队列（FIFO）： 先进先出，常用于任务调度、消息队列等。 实现方式： 基于数组和链表的实现，以及双端队列（Deque）。 哈希表（散列表）： 哈希函数： 将键映射到索引的关键。 冲突解决方法： 链地址法、开放寻址法（线性探测、二次探测、双重散列）等，以及它们在查找、插入、删除操作中的应用。 应用场景： 快速查找、缓存、去重等。 树结构： 二叉树： 节点最多有两个子节点的树。 二叉搜索树（BST）： 左子节点小于父节点，右子节点大于父节点，实现高效查找。 平衡二叉搜索树（AVL树、红黑树）： 自动调整结构以保证查询效率，是实现高效查找和排序的重要数据结构。 堆（Heap）： 最小堆与最大堆： 根节点最小（大）于其所有子节点。 堆的应用： 优先队列、堆排序。 图结构： 图的表示： 邻接矩阵、邻接表。 图的遍历： 深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS），及其在连通性、最短路径等问题中的应用。 最小生成树（MST）： Kruskal算法、Prim算法。 最短路径算法： Dijkstra算法（单源最短路径）、Floyd-Warshall算法（all-pairs shortest path）。 第三部分：经典算法设计范式 掌握不同的算法设计思路，能够帮助我们解决更广泛的问题。 分治法（Divide and Conquer）： 核心思想： 将大问题分解为若干个规模较小且相似的子问题，递归地解决子问题，然后合并子问题的解。 经典算法： 归并排序（Merge Sort）、快速排序（Quick Sort）、二分搜索（Binary Search）。 动态规划（Dynamic Programming）： 核心思想： 将问题分解为重叠的子问题，通过记录和重用子问题的解来避免重复计算，从而达到最优解。 关键要素： 最优子结构、重叠子问题。 经典问题： Fibonacci数列、背包问题、最长公共子序列、矩阵链乘法。 贪心算法（Greedy Algorithm）： 核心思想： 在每一步选择局部最优解，期望最终得到全局最优解。 适用场景： 并非所有问题都适用于贪心算法，需要证明其正确性。 经典问题： 活动选择问题、霍夫曼编码。 回溯法（Backtracking）： 核心思想： 一种通过尝试所有可能的解来寻找问题答案的算法。当发现当前路径不能导致解时，就“回溯”到上一步，尝试其他选择。 应用场景： 组合问题、排列问题、数独求解、N皇后问题。 第四部分：常用算法及其应用 排序算法： 基本排序： 冒泡排序、插入排序、选择排序。 高效排序： 快速排序、归并排序、堆排序。 其他排序： 计数排序、基数排序、桶排序（适用于特定数据范围）。 查找算法： 顺序查找。 二分查找（必须在有序数据上）。 哈希查找。 字符串匹配算法： 朴素匹配。 KMP算法（Knuth-Morris-Pratt）： 减少不必要的回溯，提高匹配效率。 BM算法（Boyer-Moore）： 另一种高效的字符串匹配算法。 图算法进阶： 拓扑排序（Topological Sort）： 解决有向无环图（DAG）的排序问题，常用于任务调度。 强连通分量（Strongly Connected Components, SCC）： Tarjan算法、Kosaraju算法。 二分图匹配（Bipartite Matching）： Hopcroft-Karp算法。 第五部分：算法实践与优化 算法的实现技巧： 如何编写清晰、可读性强的代码。 常见陷阱与调试技巧： 如何避免常见的算法错误，以及有效的调试方法。 算法优化策略： 如何通过改进数据结构、优化计算过程等方式提升算法性能。 复杂度分析的进阶： amortized analysis（摊还分析）等。 本书特色： 循序渐进： 从最基础的概念开始，逐步引入更复杂的算法和数据结构。 理论与实践结合： 每个算法都配有详细的理论解释和清晰的代码示例，帮助读者理解算法的运行机制。 精选习题： 提供不同难度和类型的习题，让读者巩固所学知识，锻炼解题能力。 深入浅出： 用通俗易懂的语言解释复杂的概念，避免过于抽象的数学推导，注重实际应用。 注重思想： 不仅教授“如何实现”，更强调“为什么这样做”，帮助读者理解算法的设计哲学。 通过学习本书，你将能够： 理解并分析各种常见算法的效率。 熟练掌握基本及高级数据结构的设计与应用。 掌握分治、动态规划、贪心、回溯等核心算法设计范式。 能够针对实际问题选择和设计合适的算法。 显著提升编程解决问题的能力。 这是一本陪伴你探索算法世界，构建坚实计算机科学基础的实用指南。

评分☆☆☆☆☆

我尤其看重的是这本书所提供的练习题。它们的设计非常巧妙，难度梯度也很合理。从一些基础的、巩固概念的题目，到一些需要综合运用多个知识点、甚至带有一点挑战性的题目，应有尽有。当我完成一些简单的题目，建立起信心后，再尝试那些更复杂的题目，感觉自己也在一点点地进步。而且，这些题目不仅仅是简单的计算或实现，很多题目都引导我去思考算法的优化，或者在特定场景下的应用。这种“学以致用”的练习方式，让我能够更好地将书本上的知识转化为实际的编程能力。我经常会花很多时间在这些习题上，有时候一道题就会让我反复琢磨很久，但是一旦解决了，那种豁然开朗的感觉，是任何其他方式都无法给予的。我甚至会和同学一起讨论这些题目，互相启发，这也是一种非常宝贵的学习体验。

评分☆☆☆☆☆

在学习过程中，我发现这本书的示例代码质量非常高，并且非常贴合理论讲解。每一个算法的实现，都力求简洁、清晰，并且附有详细的注释。这些注释不仅仅是解释代码的功能，更重要的是，它们会阐述代码背后的逻辑和设计思路，让我能够理解为什么这么写，而不是仅仅复制粘贴。我特别赞赏作者在代码实现上的严谨性。比如，对于一些边界情况的处理，甚至是错误输入的防范，书中都考虑得很周全，这对于我这样初学者来说，是极大的帮助，可以避免走很多弯路。而且，这些代码示例，我完全可以直接复制到我的编程环境中去运行和调试。当我通过自己的双手运行起来那些算法，并且看到它们正确地输出结果时，那种成就感是无与伦比的。我甚至会尝试去修改这些代码，看看会发生什么，通过这样的实践，我更能深刻地理解算法的运作机制。书中的代码风格也很统一，阅读起来非常舒服，这反映了作者在细节上的专业态度。

评分☆☆☆☆☆

这本书在讲解抽象概念时，善于运用类比和故事。我记得在讲到图论中的某个算法时，作者用了一个很生动的“城市寻宝”的故事来引入，将顶点比作城市，边比作道路，权重比作距离。这样的讲解方式，一下子就让原本可能让我感到枯燥的图论概念变得鲜活起来。我不再是孤立地记忆那些术语，而是能够将它们与现实生活中的场景联系起来。这种“具象化”的教学方法，极大地降低了学习门槛，让我能够更容易地理解和接受那些抽象的数学模型。而且，作者在叙述故事的时候，也充满了趣味性，不会让人感到生硬。这些故事就像一个个小小的“钩子”，牢牢地将我的注意力吸引住，让我即使在疲惫的时候，也能坚持阅读下去。

评分☆☆☆☆☆

这本书在内容的深度和广度之间找到了一个非常完美的平衡点。它既涵盖了ACM/ICPC竞赛中最核心、最常用的算法，又在适当的地方对一些算法进行了深入的探讨。我不会觉得这本书浅尝辄止，也不会觉得它过于偏颇，而是感觉它在为我构建一个扎实的算法基础。对于竞赛中经常出现的动态规划、图论、搜索等经典算法，都有非常详尽的讲解。更重要的是，它不仅仅是讲解算法本身，还会介绍一些常用的技巧和套路，这些技巧和套路对于我在竞赛中快速解题至关重要。它就像一位经验丰富的教练，不仅教你基本功，还传授你一些比赛中的“秘籍”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计真是太用心了，纸张的厚度适中，触感温润，即使长时间翻阅也不会感到疲劳。封面上的图案虽然简洁，却蕴含着一种别致的艺术感，一看就知道是经过精心设计的。当我第一次拿到它的时候，就有一种想要立即翻开阅读的冲动。书脊的缝合工艺也很扎实，打开时不会有松散的感觉，合上时又能严丝合缝，这种细节之处的严谨，让我对书中内容更加期待。排版上，字体大小恰到好处，行距也很舒适，不会显得拥挤。即使是复杂的公式和代码，也都能清晰地呈现出来，这一点对于我这种需要反复对照理解的学习者来说，简直是福音。我特别喜欢它在章节开头和结尾的处理方式，总能用一个小小的引言或总结来点明本章的重点，或者给出一些思考题，引导我主动去探索和消化。更不用说那些插图了，虽然不是大段大段的文字，但每一张图都恰到好处地辅助理解，比如某个算法的流程图，或者某个数据结构的示意图，都直观明了，比干巴巴的文字描述要生动得多。我甚至会时不时地去翻看那些插图，它们就像一个个小小的视觉提示，帮助我巩固记忆。总而言之，从拿到书的那一刻起，我就感受到了它在制作上的诚意，这份诚意也让我对接下来的学习之旅充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

我尤其欣赏这本书在解释算法复杂度时的清晰度。很多教材都会用数学公式来推导，但往往会让初学者望而却步。这本书则不然，它用图示、表格，甚至是一些简单的、非正式的语言来解释为什么一个算法的时间复杂度是O(n log n)或者O(n^2)。它会通过非常直观的方式，让你看到当输入规模n增大时，算法执行的操作数量是如何增长的。例如，通过绘制一个二维表格来展示双重循环的次数，或者通过一个简单的图示来对比线性搜索和二分查找的查找次数。这种“可视化”的解释，让原本抽象的时间和空间复杂度变得触手可及，我能够真正地理解为什么选择一个更优的算法是如此重要。

评分☆☆☆☆☆

最让我感到惊喜的是，这本书在讲解一些前沿算法或更复杂概念的时候，并没有一味地追求理论的严谨性而忽略了读者的接受程度。作者会先用一个简化的模型或者一个更容易理解的例子来引入，然后再逐步深入到更复杂的数学推导和证明。这种“由简入繁”的方式，让我能够一步步地消化和吸收，而不会感到 overwhelming。我记得在学习某个图算法的时候，作者先用一个非常简单的场景来解释核心思想，然后才慢慢地补充一些特例和优化，最后才引出完整的算法描述。这种循序渐进的教学方法，极大地提升了我的学习效率和自信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常平实且富有感染力。作者不是那种卖弄学问的学者，而是真正地想把知识传达给读者。他的文字流畅自然，没有多余的修饰，读起来就像在听一位朋友在耐心讲解。而且，在一些关键的地方，作者会用一些很有力量的词语来强调，或者用一种鼓励的语气来激励读者。我常常觉得，作者就像站在我身边，用一种非常真诚和热切的态度，引导我一步步地探索算法的世界。这种“情感连接”让我觉得我不仅仅是在阅读一本书，更是在与一个有温度的个体进行知识上的交流。这让我在遇到困难的时候，不会轻易放弃，反而会因为作者的鼓励而更加坚定。

评分☆☆☆☆☆

这本书的讲解方式，简直就像是在与一位经验丰富的导师进行一对一的交流。作者没有一上来就抛出枯燥的概念和晦涩的理论，而是循序渐进，从最基础的定义出发，一点点构建起知识的体系。我印象最深的是关于递归的部分，作者没有仅仅给出递归的定义，而是通过一系列生动形象的例子，比如汉诺塔、斐波那契数列，甚至是一个巧妙的俄罗斯套娃的比喻，让我瞬间就抓住了递归的核心思想。这种“化繁为简”的讲解技巧，让原本在我看来有些抽象的概念变得触手可及。而且，书中的每一个知识点，都紧密联系着实际的应用场景，而不是孤立地存在。比如在讲解排序算法时，作者不仅仅列出了各种排序算法的时间复杂度和空间复杂度，还分析了它们在不同数据规模和数据分布下的优劣势，甚至会给出一些实际应用中的建议，比如在什么情况下选择快速排序，在什么情况下选择归并排序。这种“知其然，更知其所以然”的讲解，让我不再是被动地记忆，而是主动地理解和思考。让我觉得，学习这些算法，不仅仅是为了应付考试，更是为了掌握解决实际问题的工具。

评分☆☆☆☆☆

这本书的知识体系搭建得非常完整。它不仅仅是罗列了各种算法，而是将它们置于一个更大的框架之下。从基础的数据结构，到各种经典算法，再到一些更高级的主题，都有一个清晰的脉络。我能够清楚地看到，每个知识点是如何承接上一个知识点的，又是如何为下一个知识点做铺垫的。这种“结构化”的学习体验，让我能够构建起一个清晰的知识地图，而不是零散地记忆一些孤立的知识点。当我遇到困惑的时候，我能够快速地在脑海中找到那个知识点在整体体系中的位置，从而更好地理解它。这种系统的讲解，让我觉得我不仅仅是在学习算法，更是在学习一种解决问题的思维方式。

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

对算法训练非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

——意大利作家

评分☆☆☆☆☆

很好的一本书。

评分☆☆☆☆☆

挺好的

评分☆☆☆☆☆

很好 是正版 支持京东 假如我统治世界，我会要求人人都有义务读我写的书，这样他们会变的和我一样聪明，从而不相信世界需要一个统治者

评分☆☆☆☆☆

——意大利作家

评分☆☆☆☆☆

送货快 书质量不错

评分☆☆☆☆☆

对算法训练非常有帮助。