正版 第二2版 算法竞赛入门经典+算法竞赛入门经典.训练指南+习题与解答 刘汝佳 NOIP pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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店铺： 秋色宜人图书专营店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787103858202

商品编码：26151019881

丛书名： 算法竞赛入门经典算法竞赛入门经典.训练指南

出版时间：2012-10-01

算法竞赛入门经典（第2版）（算法艺术与信息学竞赛）

作者:刘汝佳 编著出版社:清华大学出版社出版时间:2014年06月 

定价¥49.80

ISBN：9787302356288

 

算法竞赛入门经典——训练指南（算法艺术与信息学竞赛）

作者:刘汝佳,陈锋 编著出版社:清华大学出版社出版时间:2012年10月 

定价¥52.80

ISBN：9787302291077

 

算法竞赛入门经典：习题与解答 

出版社: 清华大学出版社; 第1版 (2018年1月1日)

丛书名: 算法艺术与信息学竞赛

开本: 16

ISBN: 9787302476580

条形码: 9787302476580

品牌: 清华大学出版社

定价:69.80

 

如果你是一名程序员，如果你参加NOIP、NOI、ACM/ICPC竞赛，只要你对算法感兴趣，那就来吧！就是这本被*多程序员所喜爱、被大量学校广泛作为教材的算法竞赛经典之作！

算法竞赛入门经典一书全新改版，页码翻倍，奇葩？非也，这是因为：

*版内容太少，让人感觉意犹未尽。

有些内容有点过时，需要与时俱进。

C 的介绍太少，例题太少，学有余力的同学在入门完之后有些迷茫。

此次改版就是针对这些不足，所以很让人期待！

 

本书是一本算法竞赛的入门与提高教材，把C/C 语言、算法和解题有机地结合在一起，淡化理论，注重学习方法和实践技巧。全书内容分为12章，包括程序设计入门、循环结构程序设计、数组和字符串、函数和递归、C 与STL入门、数据结构基础、暴力求解法、高效算法设计、动态规划初步、数学概念与方法、图论模型与算法、高级专题等内容，覆盖了算法竞赛入门和提高所需的主要知识点，并含有大量例题和习题。书中的代码规范、简洁、易懂，不仅能帮助读者理解算法原理，还能教会读者很多实用的编程技巧；书中包含的各种开发、测试和调试技巧也是传统的语言、算法类书籍中难以见到的。

本书可作为全国青少年信息学奥林匹克联赛（NOIP）复赛教材、全国青少年信息学奥林匹克竞赛（NOI）和ACM国际大学生程序设计竞赛（ACM/ICPC）的训练资料，也可作为IT工程师与科研人员的参考用书。

 

本书是《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。

本书共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。

 

第1部分 语言篇

第1章 程序设计入门...

1.1 算术表达式

1.2 变量及其输入

1.3 顺序结构程序设计

1.4 分支结构程序设计

1.5 注解与习题

1.5.1 C语言、C99、C11及其他

1.5.2 数据类型与输入格式

1.5.3 习题

1.5.4 小结

第2章 循环结构程序设计...

2.1 for循环

2.2 while循环和do-while循环

2.3 循环的代价

2.4 算法竞赛中的输入输出框架

2.5 注解与习题

2.5.1 习题

2.5.2 小结

第3章 数组和字符串...

3.1 数组

3.2 字符数组

3.3 竞赛题目选讲

3.4 注解与习题

3.4.1 进位制与整数表示

3.4.2 思考题

3.4.3 黑盒测试和在线评测系统

3.4.4 例题一览与习题

3.4.5 小结

第4章 函数和递归...

4.1 自定义函数和结构体

4.2 函数调用与参数传递

4.2.1 形参与实参

4.2.2 调用栈

4.2.3 用指针作参数

4.2.4 初学者易犯的错误

4.2.5 数组作为参数和返回值

4.2.6 把函数作为函数的参数

4.3 递归

4.3.1 递归定义

4.3.2 递归函数

4.3.3 C语言对递归的支持

4.3.4 段错误与栈溢出

4.4 竞赛题目选讲

4.5 注解与习题

4.5.1 头文件、副作用及其他

4.5.2 例题一览和习题

4.5.3 小结

第5章 C 与STL入门...

5.1 从C到C

5.1.1 C 版框架

5.1.2 引用

5.1.3 字符串

5.1.4 再谈结构体

5.1.5 模板

5.2 STL初步

5.2.1 排序与检索

5.2.2 不定长数组：vector

5.2.3 集合：set

5.2.4 映射：map

5.2.5 栈、队列与优先队列

5.2.6 测试STL

5.3 应用：大整数类

5.3.1 大整数类BigInteger

5.3.2 四则运算

5.3.3 比较运算符

5.4 竞赛题目举例

5.5 习题

第2部分 基础篇

第6章 数据结构基础...

6.1 再谈栈和队列

6.2 链表

6.3 树和二叉树

6.3.1 二叉树的编号

6.3.2 二叉树的层次遍历

6.3.3 二叉树的递归遍历

6.3.4 非二叉树

6.4 图

6.4.1 用DFS求连通块

6.4.2 用BFS求短路

6.4.3 拓扑排序

6.4.4 欧拉回路

6.5 竞赛题目选讲

6.6 训练参考

第7章 暴力求解法...

7.1 简单枚举

7.2 枚举排列

7.2.1 生成1~n的排列

7.2.2 生成可重集的排列

7.2.3 解答树

7.2.4 下一个排列

7.3 子集生成

7.3.1 增量构造法

7.3.2 位向量法

7.3.3 二进制法

7.4 回溯法

7.4.1 八皇后问题

7.4.2 其他应用举例

7.5 路径寻找问题

7.6 迭代加深搜索

7.7 竞赛题目选讲

7.8 训练参考

第3部分 竞赛篇

第8章 高效算法设计...

8.1 算法分析初步

8.1.1 渐进时间复杂度

8.1.2 上界分析

8.1.3 分治法

8.1.4 正确对待算法分析结果

8.2 再谈排序与检索

8.2.1 归并排序

8.2.2 快速排序

8.2.3 二分查找

8.3 递归与分治

8.4 贪心法

8.4.1 背包相关问题

8.4.2 区间相关问题

8.4.3 Huffman编码

8.5 算法设计与优化策略

8.6 竞赛题目选讲

8.7 训练参考

第9章 动态规划初步...

9.1 数字三角形

9.1.1 问题描述与状态定义

9.1.2 记忆化搜索与递推

9.2 DAG上的动态规划

9.2.1 DAG模型

9.2.2 长路及其字典序

9.2.3 固定终点的长路和短路

9.2.4 小结与应用举例

9.3 多阶段决策问题

9.3.1 多段图的短路

9.3.2 0-1背包问题

9.4 更多经典模型

9.4.1 线性结构上的动态规划

9.4.2 树上的动态规划

9.4.3 复杂状态的动态规划

9.5 竞赛题目选讲

9.6 训练参考

第10章 数学概念与方法...

10.1 数论初步

10.1.1 欧几里德算法和分解定理

10.1.2 Eratosthenes筛法

10.1.3 扩展欧几里德算法

10.1.4 同余与模算术

10.1.5 应用举例

10.2 计数与概率基础

10.2.1 杨辉三角与二项式定理

10.2.2 数论中的计数问题

10.2.3 编码与解码

10.2.4 离散概率初步

10.3 其他数学专题

10.3.1 递推

10.3.2 数学期望

10.3.3 连续概率

10.4 竞赛题目选讲

10.5 训练参考

第11章 图论模型与算法...

11.1 再谈树

11.1.1 无根树转有根树

11.1.2 表达式树

11.2 小生成树

11.2.1 Kruskal算法

11.2.2 竞赛题目选解

11.3 短路问题

11.3.1 Dijkstra算法

11.3.2 Bellman-Ford算法

11.3.3 Floyd算法

11.3.4 竞赛题目选讲

11.4 网络流初步

11.4.1 大流问题

11.4.2 增广路算法

11.4.3 小割大流定理

11.4.4 小费用大流问题

11.4.5 应用举例

11.5 竞赛题目选讲

11.6 训练参考

11.7 总结与展望

第12章 高级专题...

12.1 知识点选讲

12.1.1 自动机

12.1.2 树的经典问题和方法

12.1.3 可持久化数据结构

12.1.4 多边形的布尔运算

12.2 难题选解

12.2.1 数据结构

12.2.2 网络流

12.2.3 数学

12.2.4 几何

12.2.5 非完美算法

12.2.6 杂题选讲

12.3 小结与习题

附录A 开发环境与方法...

A.1 命令行

A.1.1 文件系统

A.1.2 进程

A.1.3 程序的执行

A.1.4 重定向和管道

A.1.5 常见命令

A.2 操作系统脚本编程入门

A.2.1 Windows下的批处理

A.2.2 Linux下的Bash脚本

A.2.3 再谈随机数

A.3 编译器和调试器

A.3.1 gcc的安装和测试

A.3.2 常见编译选项

A.3.3 gdb简介

A.3.4 gdb的高级功能

A.4 浅谈IDE

主要参考书目

 

序

前言

阅读说明

目录页

第1章 算法设计基础

    1.1 思维的体操

    1.2 问题求解常见策略

    1.3 高效算法设计举例

    1.4 动态规划专题

    1.5 小结与习题

第2章 数学基础

    2.1 基本计数方法

    2.2 递推关系

    2.3 数论

        2.3.1 基本概念

        2.3.2 模方程

    2.4 组合游戏

    2.5 概率与数学期望

    2.6 置换及其应用

    2.7 矩阵和线性方程组

    2.8 数值方法简介

    2.9 小结与习题

第3章 实用数据结构

    3.1 基础数据结构回顾

        3.1.1 抽象数据类型（ADT）

        3.1.2 优先队列

        3.1.3 并查集

    3.2 区间信息的维护与查询

        3.2.1 二叉索引树（树状数组）

        3.2.2 RMQ问题

        3.2.3 线段树（1）：点修改

        3.2.4 线段树（2）：区间修改

    3.3 字符串（1）

        3.3.1 Trie

        3.3.2 KMP算法

        3.3.3 Aho-Corasick自动机

    3.4 字符串（2）

        3.4.1 后缀数组

        3.4.2 长公共前缀（LCP）

        3.4.3 基于哈希值的LCP算法

    3.5 排序二叉树

        3.5.1 基本概念

        3.5.2 用Treap实现名次树

        3.5.3 用伸展树实现可分裂与合并的序列

    3.6小结与习题

第4章 几何问题

    4.1 二维几何基础

        4.1.1 基本运算

        4.1.2 点和直线

        4.1.3 多边形

        4.1.4 例题选讲

        4.1.5 二维几何小结

    4.2 与圆和球有关的计算问题

        4.2.1 圆的相关计算

        4.2.2 球面相关问题

    4.3 二维几何常用算法

        4.3.1 点在多边形内判定

        4.3.2 凸包

        4.3.3 半平面交

        4.3.4 平面区域

    4.4 三维几何基础

        4.4.1 三维点积

        4.4.2 三维叉积

        4.4.3 三维凸包

        4.4.4 例题选讲

        4.4.5 三维几何小结

    4.5 小结与习题

第5章 图论算法与模型

    5.1 基础题目选讲

    5.2 深度优先遍历

        5.2.1 无向图的割顶和桥

        5.2.2 无向图的双连通分量

        5.2.3 有向图的强连通分量

        5.2.4 2-SAT问题

    5.3 短路问题

        5.3.1 再谈Dijkstra算法

        5.3.2 再谈Bellman-Ford算法

        5.3.3 例题选讲

    5.4 生成树相关问题

    5.5 二分图匹配

        5.5.1 二分图大匹配

        5.5.2 二分图完美匹配

        5.5.3 稳定婚姻问题

        5.5.4 常见模型

    5.6 网络流问题

        5.6.1 短增广路算法

        5.6.2 小费用大流算法

        5.6.3 建模与模型变换

        5.6.4 例题选讲

    5.7 小结与习题

第6章 更多算法专题

    6.1 轮廓线动态规划

    6.2 嵌套和分块数据结构

    6.3 暴力法专题

        6.3.1 路径寻找问题

        6.3.2 对抗搜索

        6.3.3 覆盖问题和DLX算法

    6.4 几何专题

        6.4.1 仿射变换与矩阵

        6.4.2 离散化和扫描法

        6.4.3 运动规划

    6.5 数学专题

        6.5.1 小专题集锦

        6.5.2 快速傅里叶变换（FFT）

        6.5.3 线性规划

    6.6 浅谈代码设计与静态查错

        6.6.1 简单的Bash

        6.6.2 《仙剑奇侠传四》之的战役

    6.7 小结与习题

附录A 训练指南：使用UVa/LA题库

    A.1 UVa在线比赛推荐

    A.2 LA套题（ACM/ICPC真题）推荐

    A.3 UVa在线比赛单题推荐

附录B Java、C#和Python语言简介

    B.1 Java

    B.2 C#

    B.3 Python

主要参考书目

开启算法思维的探索之旅：解锁编程竞赛的无限可能 在信息技术飞速发展的浪潮中，编程已成为一种重要的思维工具和创作语言。而算法，作为计算机科学的核心基石，更是驾驭复杂问题、实现高效解决方案的关键。本书旨在为你打开一扇通往算法世界的大门，引领你系统地学习、深入地理解并熟练地运用各种经典算法，为你在各类编程竞赛以及未来的软件开发生涯中奠定坚实的基础。 本书并非仅仅是枯燥的代码堆砌，而是一场充满挑战与乐趣的思维探索。我们将从最基础的概念出发，层层递进，逐步揭示算法的精妙之处。从简单的排序、查找，到复杂的图论、动态规划，每一个章节都将带领你走进一个引人入胜的算法领域。我们相信，通过理论的讲解、精巧的示例以及富有启发性的思考题，你将能够深刻领悟算法背后的逻辑，掌握将其应用于实际问题的能力。 核心内容概览： 本书内容涵盖了算法竞赛中最核心、最常考的知识点，力求做到体系化、深入化和实战化。我们将从以下几个方面展开： 第一部分：基础算法与数据结构 算法初步： 什么是算法？算法的特性是什么？如何度量算法的效率？我们将从这些根本性的问题入手，建立对算法的基本认知。学习如何分析算法的时间复杂度和空间复杂度，这是评估算法优劣的基石。 排序算法： 冒泡排序、选择排序、插入排序、希尔排序、快速排序、归并排序、堆排序……我们将详细讲解这些经典排序算法的原理、实现方式、优缺点以及适用场景。你将不仅学会如何编写这些算法，更能理解它们各自的效率差异，以及为何在不同情况下选择不同的排序方法。 查找算法： 线性查找、二分查找、分块查找……掌握高效的查找方法是信息检索的关键。我们将深入探讨二分查找的原理及其在有序数据集上的卓越表现，并引入分块查找等更灵活的策略。 基本数据结构： 数组、链表、栈、队列、哈希表、树（二叉树、平衡二叉树、B树）、图……这些数据结构是组织和管理数据的基本工具。我们将详细讲解它们的设计思想、实现细节以及在不同算法中的应用。例如，理解链表的动态内存分配特性，掌握栈和队列的先进后出/先进先出原则，理解哈希表的快速查找机制，以及不同类型树和图的遍历和操作。 位运算： 位运算在算法中常常能起到事半功倍的效果，能够实现高效的数值操作和状态表示。我们将学习按位与、按位或、按位异或、按位取反、左移、右移等基本位运算，并展示它们在解决具体问题中的巧妙应用。 第二部分：图论算法 图的基本概念： 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）。DFS 和 BFS 是解决许多图问题的基础，我们将通过生动的例子来理解它们的搜索过程。 最短路径算法： 迪杰斯特拉算法、弗洛伊德算法、Bellman-Ford算法。掌握这些算法，你就能在复杂的网络中找到最优的路径。我们将详细分析它们的工作原理、适用条件以及时间复杂度。 最小生成树算法： Prim算法、Kruskal算法。学习如何构建一个连接所有顶点的代价最小的生成树，这在网络设计、资源分配等领域有广泛应用。 拓扑排序： 针对有向无环图（DAG），学习如何确定任务的执行顺序，解决依赖关系问题。 强连通分量与割点/桥： 理解图的连通性，找出图中的关键连接点和连接线。 第三部分：动态规划（DP） 动态规划思想： 什么是动态规划？如何识别 DP 问题？状态定义、状态转移方程、边界条件……我们将从最基础的“斐波那契数列”、“背包问题”等经典 DP 入手，逐步引导你掌握 DP 的核心思想。 经典 DP 模型： 最长公共子序列（LCS）、最长递增子序列（LIS）、矩阵链乘法、背包问题（0/1背包、完全背包、多重背包）、状态压缩 DP、树形 DP、数位 DP……我们将逐一攻克这些 DP 模型，并通过大量的练习来巩固和深化理解。 DP 的优化： 滚动数组优化、数据结构优化（如单调队列优化）……在解决大型 DP 问题时，优化技巧至关重要，我们将介绍如何进一步提升 DP 算法的效率。 第四部分：高级算法与技巧 数论基础： 整除、同余、模运算、最大公约数（GCD）、最小公倍数（LCM）、欧几里得算法、质数与合数、素数筛法（埃氏筛法、欧拉筛法）、欧拉函数、费马小定理、中国剩余定理……这些数论知识在很多算法问题中扮演着重要角色。 字符串算法： KMP算法、Trie树（字典树）、哈希（字符串匹配）。学习如何高效地处理字符串匹配和模式查找问题。 计算几何基础： 点、线段、多边形、凸包、扫描线算法……掌握基本的计算几何概念和算法，能够解决与几何形状相关的问题。 搜索算法的深化： 回溯法、分支限界法、A搜索算法。在解决组合搜索问题时，这些高级搜索技术能帮助我们更有效地剪枝和查找。 贪心算法： 理解贪心算法的思想，学习何时以及如何应用贪心策略来求解问题。 数据结构进阶： 并查集、线段树、树状数组（Fenwick Tree）、平衡树（AVL树、红黑树）。这些高级数据结构能够显著提升算法的效率，尤其是在处理动态查询和区间操作时。 学习方法与建议： 本书不仅仅是提供知识，更注重培养你的学习能力和解决问题的能力。我们提倡以下学习方法： 理解而非记忆： 算法的精髓在于其思想和逻辑，死记硬背是无效的。务必深入理解每一个算法的原理，思考它为什么这样工作。 动手实践： 理论学习固然重要，但编程是实践的艺术。一定要亲手将算法实现出来，并通过大量的练习题进行检验和巩固。 分析与优化： 对于每一个算法，都要分析其时间复杂度和空间复杂度，并思考是否有优化的空间。 举一反三： 遇到新的问题时，尝试将其转化为已学过的算法模型，或者思考是否可以结合多个算法来解决。 查阅资料与交流： 在遇到困难时，不要畏惧查阅其他资料，参考优秀的题解，并与同学或社区进行交流讨论，集思广益。 本书的独特之处： 系统性与完整性： 本书力求覆盖算法竞赛中的主要知识点，结构清晰，逻辑严谨，能够帮助你构建一个完整的算法知识体系。 深度与广度兼顾： 在讲解基础算法的同时，也深入探讨了许多高级算法和技巧，兼顾了入门的易懂性和进阶的深度。 题型全面与难度梯度： 书中精心挑选了大量具有代表性的算法题目，覆盖了从入门到高级的各个难度梯度，能够有效地锻炼你的解题能力。 注重思维培养： 本书不仅仅是灌输知识，更注重培养你的算法思维、逻辑推理能力和问题解决能力，让你成为一个真正的“算法工程师”。 谁适合阅读本书？ 对编程充满热情，渴望在算法竞赛中取得优异成绩的初学者。 希望系统学习算法知识，为计算机科学专业学习打下坚实基础的学生。 希望提升编程技能，掌握解决复杂问题的方法的开发者。 对人工智能、大数据、机器学习等领域感兴趣，需要扎实算法功底的读者。 阅读本书，你将踏上一段充满挑战但收获满满的算法学习之旅。你将学会如何用代码描绘逻辑，用算法解决现实世界中的难题。无论你的目标是参加ACM/ICPC、NOIP等知名编程竞赛，还是希望在未来的软件开发领域有所建树，本书都将是你最可靠的伙伴和最有力的助推器。 让我们一起，用算法的力量，开启你的编程新篇章！

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常严谨且富有逻辑性，作者在表述概念时力求精确，用词考究，没有含糊不清的地方。在讲解算法时，作者善于使用图示和表格来辅助说明，这使得抽象的算法概念变得更加直观易懂。我个人比较欣赏作者在讲解过程中，会穿插一些与算法相关的历史背景或者发展故事，这不仅增加了阅读的趣味性，也能让读者对算法的演进过程有更深入的了解。此外，书中的排版也十分精美，公式的排布、代码的缩进都做得非常规范，阅读起来非常舒适，不会因为格式问题而影响理解。

评分☆☆☆☆☆

对我而言，这本书最大的价值在于它提供了一个系统性的学习路径。它不仅仅是一本算法的参考书，更像是一位经验丰富的老师，循序渐进地引导我掌握算法的精髓。通过阅读这本书，我不仅学会了如何实现各种算法，更重要的是，我学会了如何分析问题，如何将实际问题转化为算法模型，以及如何根据问题的特点选择最优的解决方案。书中提供的训练和解答，让我能够反复练习，不断巩固和深化对算法的理解。这本书为我参加算法竞赛打下了坚实的基础，也提升了我解决实际编程问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

在阅读的过程中，我发现这本书的难度梯度设计得很合理。从基础的排序、查找算法，到图论、动态规划等进阶内容，循序渐进，不会让人感到难以入手。每一章节都配有适量的练习题，这些题目涵盖了本章讲解的重点和难点，而且难度有所区分，从简单的巩固性练习到需要一定思考才能解决的挑战性题目都有。对于我这样的初学者来说，能够通过这些练习题来检验自己的学习效果，及时发现并弥补知识盲点，非常有帮助。特别是后面的习题与解答部分，提供了详细的解题思路和代码实现，这对于我理解那些比较难的题目非常有指导意义。

评分☆☆☆☆☆

拿到书后，最直观的感受就是内容非常翔实，知识点讲解得相当细致。作者在讲述每个算法的时候，都会先从基本概念入手，然后逐步深入，通过大量的实例来帮助读者理解。书中的代码实现也清晰易懂，注释也很到位，这对于初学者来说是极大的帮助。而且，书中不仅讲解了算法的原理，还对算法的适用场景、优缺点以及时间复杂度、空间复杂度等都有详细的分析，这使得读者能够更全面地理解算法，并能根据实际问题选择最合适的算法。我特别喜欢书中对一些经典问题的分析，比如二分图匹配、最小生成树等，作者都给出了多种解法，并进行了深入的比较，这对于提升解题思路非常有启发。

评分☆☆☆☆☆

这本书的包装和印刷质量都非常不错，纸张厚实，不易划破，排版清晰，字体大小适中，长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。书页的装订也很牢固，即使经常翻阅，也不会出现散页的情况，这点对于经常查阅资料的读者来说非常重要。封面设计简洁大方，没有太多花哨的元素，但给人一种专业、可靠的感觉，非常符合技术类书籍的定位。物流速度也很快，下单后没几天就收到了，包装完好无损，快递小哥的态度也很好。总的来说，从书的物理品质上来说，这是一次非常满意的购物体验，让人感觉物有所值。