ACM/ICPC算法基礎訓練教程 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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喻梅，於瑞國 編

圖書標籤:

• ACM/ICPC
• 算法
• 數據結構
• 編程
• 訓練
• 教程
• C++
• 基礎
• 競賽
• 入門

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302414452

版次：1

商品編碼：11822172

品牌：清華大學

包裝：平裝

叢書名： 計算機係列教材

開本：16開

齣版時間：2015-11-01

用紙：膠版紙

編輯推薦

本書主要介紹ACM/ICPC的算法，分為九類，包括基礎算法、數據結構算法、各種搜索方法、圖論基礎算法、網絡流如zui大流、zui小流、上下界網絡流算法、動態規劃基礎算法、數學基礎、字符串算法及計算幾何。每一部分內容先介紹基本概念、基礎理論，再通過例題講解算法。書中例題均給齣源程序代碼及解題思路，便於讀者參考。

本書適用於剛剛步入ACM/ICPC的初學者，書中算法由淺入深，有利於初學者的學習。本書也是計算機及相關專業程序設計、數據結構、算法設計等課程的輔助教材，也適用於計算機編程愛好者。

本教材以基礎算法為主要講解內容，容易使初學者入門，也能使非計算機專業編程愛好者容易上手，提高其學習的興趣。

l 以知識點劃分章節。

l 每一節先介紹理論知識，可以使學生瞭解基本概念，基礎理論；再介紹例題，講解知識點。

l 例題選擇較近的區域賽、世界總決賽及各學校OJ題目，比較有代錶性。

l 每一知識點給齣推薦學習。

課程教學課件：本書配套的主教材PPT電子課件可到清華大學齣版社官網免費下載。

內容簡介

　　《ACM/ICPC算法基礎訓練教程》介紹ACM/ICPC的算法基礎知識，主要內容包括基礎算法、數據結構、搜索算法、圖論基礎、網絡流（較大流、費用流、上下界網絡流）、動態規劃算法、數學基礎、字符串算法以及計算幾何基礎。每一部分內容先介紹基本概念和基礎理論，再通過例題講解算法。書中所有例題均給齣源程序代碼及解題思路，便於讀者學習和參考。 本書適用於剛剛步入ACM/ICPC的初學者，書中算法由淺入深，循序漸進，有利於初學者的學習。本書適閤作為計算機及相關專業程序設計、數據結構和算法設計與分析等課程的教材，也可以作為計算機編程愛好者的參考書。

作者簡介

參與編寫本書的人員均為天津大學ACM/ICPC領隊和指導教師，以及ACM/ICPC代錶隊現役及退役隊員，在編寫過程中參考瞭大量的文獻，結閤多年的參賽經驗，對本書的內容進行瞭撰寫，並對書中例題源程序代碼進行評測。

喻梅：天津大學計算機科學與技術學院副教授，碩士生導師。作為指導教師，帶領天津大學ACM/ICPC代錶隊，參加ACM國際大學生程序設計競賽，在亞洲區域賽中，奪得21項金奬、33項銀奬、41項銅奬，並五次進入世界總決賽。榮獲天津市高校第七屆青年教師教學基本功競賽二等奬，榮獲天津大學第五屆青年教師講課大賽一等奬。

於瑞國：天津大學計算機科學與技術學院副教授，碩士生導師。主要從事機器學習、人工智能、信息檢索、自然語言處理及數據挖掘等方麵的研究，發錶瞭多篇國內外核心期刊和學術會議論文，主持並參與完成瞭多項科研項目。參編《計算機組成原理》教材，參與《計算機係統結構》及《計算機組成原理》精品課程的建設，獲得過天津市優秀教師稱號及五一勞動奬章。作為指導教師，從2002年開始帶領天津大學ACM/ICPC代錶隊，參加ACM國際大學生程序設計競賽，在亞洲區域賽中取得瞭很好的成績，並率領隊員五次進入世界總決賽。通過多年的教學經曆，積纍瞭大量的算法設計方麵的教學與研究經驗。

目錄

第1章 基礎算法
1.1 模擬題
1.1.1 基本概念
1.1.2 例題講解
1.1.3 習題推薦
1.2 枚舉算法
1.2.1 基本概念
1.2.2 例題講解
1.2.3 習題推薦
1.3 遞歸算法
1.3.1 基本概念
1.3.2 例題講解
1.3.3 習題推薦
1.4 貪心算法
1.4.1 基本概念
1.4.2 例題講解
1.4.3 習題推薦
1.5 分治算法
1.5.1 基本概念
1.5.2 例題講解
1.5.3 習題推薦
1.6 二分/三分算法
1.6.1 基本概念
1.6.2 例題講解
1.6.3 習題推薦
第2章 數據結構
...
第3章 搜索算法
...

前言/序言

ACM國際大學生程序設計競賽（簡稱ACM/ICPC）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，一直受到國際各知名大學的重視，並受到世界各著名計算機公司的高度關注。ACM/ICPC大賽的目的是讓大學生充分展示自己運用計算機分析問題和解決問題的能力。在我國，越來越多的高校、越來越多的計算機及相關專業的學生關注並參與此項賽事，通過競賽，培養學生牢固的專業素質，為後續專業的學習和研究打下良好的基礎。

本書所介紹的內容均為ACM/ICPC基礎算法，目的是使剛剛步入ACM/ICPC、剛剛進入專業課學習的計算機專業學生以及程序設計愛好者瞭解計算機編程的基本算法。本書每一章知識點的介紹分為理論知識、例題解析、推薦學習三部分。通過對ACM/ICPC知識點基本概念和基礎理論的介紹，瞭解相關的理論知識；通過對例題的解析，能夠理解算法相應的知識點；通過習題的練習，掌握和鞏固所學算法，以達到培養計算機專業人纔的編程思想以及分析問題和解決問題的能力。本書注重基礎算法的介紹，使初學者能夠快速入門，並且對程序設計及算法産生興趣，為後續進階學習打下堅實的基礎。

參與本書編寫的人員均為天津大學ACM/ICPC代錶隊的現役及退役隊員，在編寫過程中參考瞭大量文獻，結閤多年的參賽經驗，對本書的內容進行瞭撰寫，並對書中例題的源程序代碼進行瞭評測。

參與本書構思、撰寫和審稿的人員有趙滿坤、張敏傑、劉鑫、蔣星韜、吳建鋼、毛洪玥、黃纔寶、林榆旺、劉誌強、閻傑、曹聖、劉凱、周挺樂、張傢源。

在全書的撰寫過程中，得到瞭清華大學齣版社的大力支持，在此錶示衷心的感謝。

由於時間倉促，作者水平有限，書中難免有不當之處，敬請讀者批評指正。

　編者

2015年7月

《算法的奧秘：從入門到精通》 本書旨在為讀者構建一個全麵而紮實的算法知識體係，從最基礎的概念齣發，逐步深入到復雜而高效的算法設計與分析。無論你是初次接觸算法的編程愛好者，還是希望係統性提升算法功底的在校學生，亦或是正在準備技術麵試的開發者，本書都將為你提供一條清晰的學習路徑。 核心內容概述： 本書內容涵蓋瞭計算機科學領域中最重要的算法範疇，通過理論講解、代碼示例以及精選的練習題，幫助讀者理解算法的設計思想、分析方法和實際應用。 第一部分：算法基礎與復雜度分析 什麼是算法？ 我們將從最根本的層麵解釋算法的概念，它不僅僅是代碼，更是解決問題的策略和步驟。 算法的錶示： 介紹流程圖、僞代碼等直觀的算法描述方式，便於理解和交流。 算法復雜度： 這是衡量算法效率的關鍵。我們將深入講解時間復雜度和空間復雜度，並掌握大O符號的計算方法，讓你能清晰地評估不同算法的性能優劣。 常見復雜度類彆： O(1)、O(log n)、O(n)、O(n log n)、O(n^2)、O(2^n) 等，並通過具體算法實例進行闡釋。 最佳、最壞和平均情況分析： 理解不同場景下算法的性能錶現。 第二部分：核心數據結構及其算法 數據結構是算法的載體，理解和掌握各種數據結構是構建高效算法的基礎。 數組與鏈錶： 數組： 順序存儲，訪問效率高，但插入刪除可能耗時。 鏈錶： 動態存儲，插入刪除效率高，但訪問效率相對較低。我們將介紹單嚮鏈錶、雙嚮鏈錶以及循環鏈錶，並講解鏈錶的增刪查改操作。 棧與隊列： 棧（LIFO）： 先進後齣，常用於函數調用、錶達式求值等。 隊列（FIFO）： 先進先齣，常用於任務調度、消息隊列等。 實現方式： 基於數組和鏈錶的實現，以及雙端隊列（Deque）。 哈希錶（散列錶）： 哈希函數： 將鍵映射到索引的關鍵。 衝突解決方法： 鏈地址法、開放尋址法（綫性探測、二次探測、雙重散列）等，以及它們在查找、插入、刪除操作中的應用。 應用場景： 快速查找、緩存、去重等。 樹結構： 二叉樹： 節點最多有兩個子節點的樹。 二叉搜索樹（BST）： 左子節點小於父節點，右子節點大於父節點，實現高效查找。 平衡二叉搜索樹（AVL樹、紅黑樹）： 自動調整結構以保證查詢效率，是實現高效查找和排序的重要數據結構。 堆（Heap）： 最小堆與最大堆： 根節點最小（大）於其所有子節點。 堆的應用： 優先隊列、堆排序。 圖結構： 圖的錶示： 鄰接矩陣、鄰接錶。 圖的遍曆： 深度優先搜索（DFS）、廣度優先搜索（BFS），及其在連通性、最短路徑等問題中的應用。 最小生成樹（MST）： Kruskal算法、Prim算法。 最短路徑算法： Dijkstra算法（單源最短路徑）、Floyd-Warshall算法（all-pairs shortest path）。 第三部分：經典算法設計範式 掌握不同的算法設計思路，能夠幫助我們解決更廣泛的問題。 分治法（Divide and Conquer）： 核心思想： 將大問題分解為若乾個規模較小且相似的子問題，遞歸地解決子問題，然後閤並子問題的解。 經典算法： 歸並排序（Merge Sort）、快速排序（Quick Sort）、二分搜索（Binary Search）。 動態規劃（Dynamic Programming）： 核心思想： 將問題分解為重疊的子問題，通過記錄和重用子問題的解來避免重復計算，從而達到最優解。 關鍵要素： 最優子結構、重疊子問題。 經典問題： Fibonacci數列、背包問題、最長公共子序列、矩陣鏈乘法。 貪心算法（Greedy Algorithm）： 核心思想： 在每一步選擇局部最優解，期望最終得到全局最優解。 適用場景： 並非所有問題都適用於貪心算法，需要證明其正確性。 經典問題： 活動選擇問題、霍夫曼編碼。 迴溯法（Backtracking）： 核心思想： 一種通過嘗試所有可能的解來尋找問題答案的算法。當發現當前路徑不能導緻解時，就“迴溯”到上一步，嘗試其他選擇。 應用場景： 組閤問題、排列問題、數獨求解、N皇後問題。 第四部分：常用算法及其應用 排序算法： 基本排序： 冒泡排序、插入排序、選擇排序。 高效排序： 快速排序、歸並排序、堆排序。 其他排序： 計數排序、基數排序、桶排序（適用於特定數據範圍）。 查找算法： 順序查找。 二分查找（必須在有序數據上）。 哈希查找。 字符串匹配算法： 樸素匹配。 KMP算法（Knuth-Morris-Pratt）： 減少不必要的迴溯，提高匹配效率。 BM算法（Boyer-Moore）： 另一種高效的字符串匹配算法。 圖算法進階： 拓撲排序（Topological Sort）： 解決有嚮無環圖（DAG）的排序問題，常用於任務調度。 強連通分量（Strongly Connected Components, SCC）： Tarjan算法、Kosaraju算法。 二分圖匹配（Bipartite Matching）： Hopcroft-Karp算法。 第五部分：算法實踐與優化 算法的實現技巧： 如何編寫清晰、可讀性強的代碼。 常見陷阱與調試技巧： 如何避免常見的算法錯誤，以及有效的調試方法。 算法優化策略： 如何通過改進數據結構、優化計算過程等方式提升算法性能。 復雜度分析的進階： amortized analysis（攤還分析）等。 本書特色： 循序漸進： 從最基礎的概念開始，逐步引入更復雜的算法和數據結構。 理論與實踐結閤： 每個算法都配有詳細的理論解釋和清晰的代碼示例，幫助讀者理解算法的運行機製。 精選習題： 提供不同難度和類型的習題，讓讀者鞏固所學知識，鍛煉解題能力。 深入淺齣： 用通俗易懂的語言解釋復雜的概念，避免過於抽象的數學推導，注重實際應用。 注重思想： 不僅教授“如何實現”，更強調“為什麼這樣做”，幫助讀者理解算法的設計哲學。 通過學習本書，你將能夠： 理解並分析各種常見算法的效率。 熟練掌握基本及高級數據結構的設計與應用。 掌握分治、動態規劃、貪心、迴溯等核心算法設計範式。 能夠針對實際問題選擇和設計閤適的算法。 顯著提升編程解決問題的能力。 這是一本陪伴你探索算法世界，構建堅實計算機科學基礎的實用指南。

評分☆☆☆☆☆

我尤其看重的是這本書所提供的練習題。它們的設計非常巧妙，難度梯度也很閤理。從一些基礎的、鞏固概念的題目，到一些需要綜閤運用多個知識點、甚至帶有一點挑戰性的題目，應有盡有。當我完成一些簡單的題目，建立起信心後，再嘗試那些更復雜的題目，感覺自己也在一點點地進步。而且，這些題目不僅僅是簡單的計算或實現，很多題目都引導我去思考算法的優化，或者在特定場景下的應用。這種“學以緻用”的練習方式，讓我能夠更好地將書本上的知識轉化為實際的編程能力。我經常會花很多時間在這些習題上，有時候一道題就會讓我反復琢磨很久，但是一旦解決瞭，那種豁然開朗的感覺，是任何其他方式都無法給予的。我甚至會和同學一起討論這些題目，互相啓發，這也是一種非常寶貴的學習體驗。

評分☆☆☆☆☆

我尤其欣賞這本書在解釋算法復雜度時的清晰度。很多教材都會用數學公式來推導，但往往會讓初學者望而卻步。這本書則不然，它用圖示、錶格，甚至是一些簡單的、非正式的語言來解釋為什麼一個算法的時間復雜度是O(n log n)或者O(n^2)。它會通過非常直觀的方式，讓你看到當輸入規模n增大時，算法執行的操作數量是如何增長的。例如，通過繪製一個二維錶格來展示雙重循環的次數，或者通過一個簡單的圖示來對比綫性搜索和二分查找的查找次數。這種“可視化”的解釋，讓原本抽象的時間和空間復雜度變得觸手可及，我能夠真正地理解為什麼選擇一個更優的算法是如此重要。

評分☆☆☆☆☆

在學習過程中，我發現這本書的示例代碼質量非常高，並且非常貼閤理論講解。每一個算法的實現，都力求簡潔、清晰，並且附有詳細的注釋。這些注釋不僅僅是解釋代碼的功能，更重要的是，它們會闡述代碼背後的邏輯和設計思路，讓我能夠理解為什麼這麼寫，而不是僅僅復製粘貼。我特彆贊賞作者在代碼實現上的嚴謹性。比如，對於一些邊界情況的處理，甚至是錯誤輸入的防範，書中都考慮得很周全，這對於我這樣初學者來說，是極大的幫助，可以避免走很多彎路。而且，這些代碼示例，我完全可以直接復製到我的編程環境中去運行和調試。當我通過自己的雙手運行起來那些算法，並且看到它們正確地輸齣結果時，那種成就感是無與倫比的。我甚至會嘗試去修改這些代碼，看看會發生什麼，通過這樣的實踐，我更能深刻地理解算法的運作機製。書中的代碼風格也很統一，閱讀起來非常舒服，這反映瞭作者在細節上的專業態度。

評分☆☆☆☆☆

這本書在內容的深度和廣度之間找到瞭一個非常完美的平衡點。它既涵蓋瞭ACM/ICPC競賽中最核心、最常用的算法，又在適當的地方對一些算法進行瞭深入的探討。我不會覺得這本書淺嘗輒止，也不會覺得它過於偏頗，而是感覺它在為我構建一個紮實的算法基礎。對於競賽中經常齣現的動態規劃、圖論、搜索等經典算法，都有非常詳盡的講解。更重要的是，它不僅僅是講解算法本身，還會介紹一些常用的技巧和套路，這些技巧和套路對於我在競賽中快速解題至關重要。它就像一位經驗豐富的教練，不僅教你基本功，還傳授你一些比賽中的“秘籍”。

評分☆☆☆☆☆

最讓我感到驚喜的是，這本書在講解一些前沿算法或更復雜概念的時候，並沒有一味地追求理論的嚴謹性而忽略瞭讀者的接受程度。作者會先用一個簡化的模型或者一個更容易理解的例子來引入，然後再逐步深入到更復雜的數學推導和證明。這種“由簡入繁”的方式，讓我能夠一步步地消化和吸收，而不會感到 overwhelming。我記得在學習某個圖算法的時候，作者先用一個非常簡單的場景來解釋核心思想，然後纔慢慢地補充一些特例和優化，最後纔引齣完整的算法描述。這種循序漸進的教學方法，極大地提升瞭我的學習效率和自信心。

評分☆☆☆☆☆

這本書在講解抽象概念時，善於運用類比和故事。我記得在講到圖論中的某個算法時，作者用瞭一個很生動的“城市尋寶”的故事來引入，將頂點比作城市，邊比作道路，權重比作距離。這樣的講解方式，一下子就讓原本可能讓我感到枯燥的圖論概念變得鮮活起來。我不再是孤立地記憶那些術語，而是能夠將它們與現實生活中的場景聯係起來。這種“具象化”的教學方法，極大地降低瞭學習門檻，讓我能夠更容易地理解和接受那些抽象的數學模型。而且，作者在敘述故事的時候，也充滿瞭趣味性，不會讓人感到生硬。這些故事就像一個個小小的“鈎子”，牢牢地將我的注意力吸引住，讓我即使在疲憊的時候，也能堅持閱讀下去。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計真是太用心瞭，紙張的厚度適中，觸感溫潤，即使長時間翻閱也不會感到疲勞。封麵上的圖案雖然簡潔，卻蘊含著一種彆緻的藝術感，一看就知道是經過精心設計的。當我第一次拿到它的時候，就有一種想要立即翻開閱讀的衝動。書脊的縫閤工藝也很紮實，打開時不會有鬆散的感覺，閤上時又能嚴絲閤縫，這種細節之處的嚴謹，讓我對書中內容更加期待。排版上，字體大小恰到好處，行距也很舒適，不會顯得擁擠。即使是復雜的公式和代碼，也都能清晰地呈現齣來，這一點對於我這種需要反復對照理解的學習者來說，簡直是福音。我特彆喜歡它在章節開頭和結尾的處理方式，總能用一個小小的引言或總結來點明本章的重點，或者給齣一些思考題，引導我主動去探索和消化。更不用說那些插圖瞭，雖然不是大段大段的文字，但每一張圖都恰到好處地輔助理解，比如某個算法的流程圖，或者某個數據結構的示意圖，都直觀明瞭，比乾巴巴的文字描述要生動得多。我甚至會時不時地去翻看那些插圖，它們就像一個個小小的視覺提示，幫助我鞏固記憶。總而言之，從拿到書的那一刻起，我就感受到瞭它在製作上的誠意，這份誠意也讓我對接下來的學習之旅充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

這本書的知識體係搭建得非常完整。它不僅僅是羅列瞭各種算法，而是將它們置於一個更大的框架之下。從基礎的數據結構，到各種經典算法，再到一些更高級的主題，都有一個清晰的脈絡。我能夠清楚地看到，每個知識點是如何承接上一個知識點的，又是如何為下一個知識點做鋪墊的。這種“結構化”的學習體驗，讓我能夠構建起一個清晰的知識地圖，而不是零散地記憶一些孤立的知識點。當我遇到睏惑的時候，我能夠快速地在腦海中找到那個知識點在整體體係中的位置，從而更好地理解它。這種係統的講解，讓我覺得我不僅僅是在學習算法，更是在學習一種解決問題的思維方式。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格非常平實且富有感染力。作者不是那種賣弄學問的學者，而是真正地想把知識傳達給讀者。他的文字流暢自然，沒有多餘的修飾，讀起來就像在聽一位朋友在耐心講解。而且，在一些關鍵的地方，作者會用一些很有力量的詞語來強調，或者用一種鼓勵的語氣來激勵讀者。我常常覺得，作者就像站在我身邊，用一種非常真誠和熱切的態度，引導我一步步地探索算法的世界。這種“情感連接”讓我覺得我不僅僅是在閱讀一本書，更是在與一個有溫度的個體進行知識上的交流。這讓我在遇到睏難的時候，不會輕易放棄，反而會因為作者的鼓勵而更加堅定。

評分☆☆☆☆☆

這本書的講解方式，簡直就像是在與一位經驗豐富的導師進行一對一的交流。作者沒有一上來就拋齣枯燥的概念和晦澀的理論，而是循序漸進，從最基礎的定義齣發，一點點構建起知識的體係。我印象最深的是關於遞歸的部分，作者沒有僅僅給齣遞歸的定義，而是通過一係列生動形象的例子，比如漢諾塔、斐波那契數列，甚至是一個巧妙的俄羅斯套娃的比喻，讓我瞬間就抓住瞭遞歸的核心思想。這種“化繁為簡”的講解技巧，讓原本在我看來有些抽象的概念變得觸手可及。而且，書中的每一個知識點，都緊密聯係著實際的應用場景，而不是孤立地存在。比如在講解排序算法時，作者不僅僅列齣瞭各種排序算法的時間復雜度和空間復雜度，還分析瞭它們在不同數據規模和數據分布下的優劣勢，甚至會給齣一些實際應用中的建議，比如在什麼情況下選擇快速排序，在什麼情況下選擇歸並排序。這種“知其然，更知其所以然”的講解，讓我不再是被動地記憶，而是主動地理解和思考。讓我覺得，學習這些算法，不僅僅是為瞭應付考試，更是為瞭掌握解決實際問題的工具。

評分☆☆☆☆☆

很好的一本書。

評分☆☆☆☆☆

對算法訓練非常有幫助。

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好

評分☆☆☆☆☆

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