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acm編程入門

發布時間:2022-05-17 17:41:23

⑴ ACM程序設計的內容簡介

《ACM程序設計》詳細講解了ACM國際大學生程序設計競賽(ACM/ICPC)編程、調試方法,以及提高時間、空間性能的策略,並充分利用了c++泛型編程的高效率、規范化的特性,全部採用c++泛型編程。
第1章講解了ACM程序設計入門知識;第2章講解了C++泛型編程的容器、迭代器和常用演算法;第3章講解了ACM程序設計的基本編程技巧;第4章講解了50道原版ACM競賽題的解題思路,並配有C++泛型編程參考答案和題目的中文翻譯。
《ACM程序設計》是一本專門對『對ACM國際大學生程序設計競賽而編寫的入門教程,適合參加ACM/ICPC的大學生和C++編程愛好者學習,對ACM/ICPC競賽教練也具有一定的指導作用。

⑵ ACM程序設計怎樣入門

推薦你閱讀 《acm競賽之新人向導》

⑶ ACM入門應當做什麼~~目的只是提高編程能力,不是參加神馬省賽區域賽之類~~

在我看來,就是去他官網上看試題然後自己做了提交,最好找幾個有興趣的同好一起討論,因為ACM比賽一般都是3人一組的。
至於入門不入門,就做做比較簡單的題目唄,然後再到網上搜搜有什麼更好更有效率的辦法。
其實編程能力的提高和ACM沒有必然聯系,編程思維的提高的確能通過ACM的練習有提高,但是以後你會發現,很可能你做的東西和ACM看重的演算法和效率無關,這個時候其實ACM的幫助意義不大。
至於看書和動手,我的理解是,先動手,有不懂的就去看書,去上網查類似解決方案,這才是學以致用,印象會比較深刻。
另外,其實ACM沒那麼難,學好了上去露一手,獲個小獎,對以後找工作蠻有幫助的。

⑷ ACM國際大學生程序設計競賽:知識與入門

ACM國際大學生程序設計競賽:知識與入門.pdf

鏈接:
https://pan..com/s/19OY2FJUkk4RhW5WTsPkwfQ

?pwd=rusj 提取碼: rusj

《ACM國際大學生程序設計競賽:知識與入門》適用於參加ACM國際大學生程序設計競賽的本科生和研究生,對參加青少年信息學奧林匹克競賽的中學生也很有指導價值。

⑸ acm編程入門一題

#include<iostream>
#include<array>
using namespace std;
int main() {
int input;
int next = 1, x, y, z;
x = y = 1;
z = 1;
cin >> input;
array<array<int, 101>, 101> point;
//point[1][1] = 0;
bool flag = true;
while (flag) {
point[x][y] = next;
if (y == z) {
y = 1; z++;
}
else {
x--, y++;
}
if (z > input) {
flag = false;
continue;
}
next++;
}
for (int i = 1; i <= input; i++)
for (int j = 1; j <= input; j++) {
if (point[i][j] != 0) {
cout << point[i][j];
if (j != input) {
cout << ' ';
}
}
}
return 0;
}
這個有bug,你先看看,等我想通了我在補充

⑹ ACM編程學些什麼需要些什麼基礎嗎

一。簡要規則
acm-icpc以團隊的形式代表各學校參賽,每隊由3名隊員組成。每位隊員必須是入校5年內的在校學生,最多可以參加2次全球總決賽和4次區域選拔賽

不能個人報名,但是個人能夠參加網路比賽!

⑺ 參加ACM需要准備哪些知識 謝謝。

學ACM要熟練C語言的基礎語法,對編程有很大的興趣,還要學關於數據結構的知識。內容大多數是考數據結構,例如:深度搜索(dfs)、廣度搜索(bfs)、並查集、母函數、最小生成樹、數論、動態規劃(重點)、背包問題、最短路、網路流……還有很多演算法,我列出這些是經常考到的,我也在學習上述所說的。 最好買一本《數據結構》或者關於演算法的書看看,看完一些要自己動手實踐做題,做題的話去杭電acm做題,裡面有很多很基礎的題,不錯的。 資料的話,網路有很多,我多數都是網路或者維基網路,還有可以看看別人的博客的解題報告,裡面有詳細的介紹,不懂還可以問問同學師兄的。 對了,還有一點,acm比賽都是英文題目的,比賽時帶本字典查吧。 希望我說的你能滿意,祝你能在acm方面有所收獲!

⑻ acm必備知識都有哪些

備戰ACM資料
一:知識點
數據結構:
1,單,雙鏈表及循環鏈表
2,樹的表示與存儲,二叉樹(概念,遍歷)二叉樹的
應用(二叉排序樹,判定樹,博弈樹,解答樹等)
3,文件操作(從文本文件中讀入數據並輸出到文本文
件中)
4,圖(基本概念,存儲結構,圖的運算)
數學知識
1,離散數學知識的應用(如排列組合、簡單的圖論,數
理邏輯)
2,數論知識
3,線性代數
4,組合代數
5,計算幾何
二 演算法
1,排序演算法(冒拋法,插入排序,合並排序,快速排
序,堆排序)
2,查找(順序查找,二分發)
3,回溯演算法
4,遞歸演算法
5,分治演算法
6,模擬法
7,貪心法
8,簡單搜索演算法(深度優先,廣度優先),搜索中的
剪枝,A*演算法
9,動態規劃的思想及基本演算法
10,高精度運算
三、ACM競賽的題型分析
競賽的程序設計一般只有16種類型,它們分別是:
Dynamic Programming (動態規劃)
Greedy (貪心演算法)
Complete Search (窮舉搜索)
Flood Fill (不知該如何翻譯)
Shortest Path (最短路徑)
Recursive Search Techniques (回溯搜索技術)
Minimum Spanning Tree (最小生成樹)
Knapsack (背包問題)
Computational Geometry (計算幾何學)
Network Flow (網路流)
Eulerian Path (歐拉迴路)
Two-Dimensional Convex Hull (不知如何翻譯)
BigNums (大數問題)
Heuristic Search (啟發式搜索)
Approximate Search (近似搜索)
Ad Hoc Problems (雜題)
四 ACM競賽參考書
《實用演算法的分析與程序設計》 (吳文虎,王建德著,電子工業出版社,競賽類的黑寶書)
《青少年國際和全國信息學(計算機)奧林匹克競賽指導)――組合數學的演算法
和程序設計》(吳文虎,王建德著,清華大學出版社,參加競賽組合數學必學)
《計算機演算法設計與分析》 (王曉東編著,最好的數據結構教材)
《數據結構與演算法》 (傅清祥,王曉東編著,我所見過的最好的演算法教材)
《信息學奧林匹克競賽指導――1997-1998競賽試題解析》(吳文虎,王建德著,清華大學出版社)
《計算機程序設計技巧》 D.E.Kruth著,演算法書中最著名的《葵花寶典》,大師的作品,難度大)
《計算幾何》周陪德著
《ACM國際大學生程序設計競賽試題與解析(一)》 (吳文虎著,清華大學出版社)
《數學建模競賽培訓教材》 共三本 葉其孝主編
《數學模型》 第二版 姜啟源
《隨機規劃》
《模糊數學》
《數學建模入門》 徐全智
《計算機演算法設計與分析》 國防科大
五 常見的幾個網上題庫
常用網站:
1)信息學初學者之家:http://oibh.ioiforum.org/
(2)大榕樹編程世界:http://www.fjsdfz.org/~drs/program/default.asp
(3)中國教育曙光網:http://www.chinaschool.org/aosai/
(4)福建信息學奧林匹克:http://www.cfcs.com.cn/fjas/index.htm
(5)第20屆全國青少年信息學奧林匹克競賽:http://www.noi2003.org/
(6)第15屆國際青少年信息學奧林匹克競賽:http://www.ioi2003.org/
(7)全美計算機奧林匹克競賽:http://ace.delos.com/usacogate
(8)美國信息學奧林匹克競賽官方網站:http://www.usaco.org/
(9)俄羅斯Ural州立大學:http://acm.timus.ru/
(10)西班牙Valladolid大學:http://acm.uva.es/problemset
(11)ACM-ICPC:http://icpc.baylor.e/icpc/
(12)北京大學:http://acm.pku.e.cn/JudgeOnline/index.acm
(13)浙江大學:http://acm.zju.e.cn/
(14)IOI:http://olympiads.win.tue.nl/ioi/
(15)2003年江蘇省信息學奧林匹克競賽夏令營:http://jsoi.czyz.com.cn
(16)http://acm.zju.e.cn
(17)http://acm.zsu.e.cn
(18)www.shumo.com
(19)http://www.bepark.com/downldmanag/index.asp
(20)http://www.yh01.com colin_fox/colin_fox
五 如何備戰ACM/ICPC
1,個人准備(演算法書,習題集,網上做題和討論)
2,1000題=亞洲冠軍=世界決賽
3,做好資料收集和整理工作

⑼ acm初學者要准備什麼 看什麼書啊

剛剛接觸信息學領域的同學往往存在很多困惑,不知道從何入手學習,在這篇文章里,我希望能將自己不多的經驗與大家分享,希望對各位有所幫助。
一、語言是最重要的基本功

無論側重於什麼方面,只要是通過計算機程序去最終實現的競賽,語言都是大家要過的第一道關。亞洲賽區的比賽支持的語言包括C/C++與JAVA。筆者首先說說JAVA,眾所周知,作為面向對象的王牌語言,JAVA在大型工程的組織與安全性方面有著自己獨特的優勢,但是對於信息學比賽的具體場合,JAVA則顯得不那麼合適,它對於輸入輸出流的操作相比於C++要繁雜很多,更為重要的是JAVA程序的運行速度要比C++慢10倍以上,而競賽中對於JAVA程序的運行時限卻往往得不到同等比例的放寬,這無疑對演算法設計提出了更高的要求,是相當不利的。其實,筆者並不主張大家在這種場合過多地運用面向對象的程序設計思維,因為對於小程序來說這不旦需要花費更多的時間去編寫代碼,也會降低程序的執行效率。

接著說C和C++。許多現在參加講座的同學還在上大一,C的基礎知識剛剛學完,還沒有接觸過C++,其實在賽場上使用純C的選手還是大有人在的,它們主要是看重了純C在效率上的優勢,所以這部分同學如果時間有限,並不需要急著去學習新的語言,只要提高了自己在演算法設計上的造詣,純C一樣能發揮巨大的威力。

而C++相對於C,在輸入輸出流上的封裝大大方便了我們的操作,同時降低了出錯的可能性,並且能夠很好地實現標准流與文件流的切換,方便了調試的工作。如果有些同學比較在意這點,可以嘗試C和C++的混編,畢竟僅僅學習C++的流操作還是不花什麼時間的。

C++的另一個支持來源於標准模版庫(STL),庫中提供的對於基本數據結構的統一介面操作和基本演算法的實現可以縮減我們編寫代碼的長度,這可以節省一些時間。但是,與此相對的,使用STL要在效率上做出一些犧牲,對於輸入規模很大的題目,有時候必須放棄STL,這意味著我們不能存在「有了STL就可以不去管基本演算法的實現」的想法;另外,熟練和恰當地使用STL必須經過一定時間的積累,准確地了解各種操作的時間復雜度,切忌對STL中不熟悉的部分濫用,因為這其中蘊涵著許多初學者不易發現的陷阱。

通過以上的分析,我們可以看出僅就信息學競賽而言,對語言的掌握並不要求十分全面,但是對於經常用到的部分,必須十分熟練,不允許有半點不清楚的地方,下面我舉個真實的例子來說明這個道理——即使是一點很細微的語言障礙,都有可能釀成錯誤:

在去年清華的賽區上,有一個隊在做F題的時候使用了cout和printf的混合輸出,由於一個帶緩沖一個不帶,所以輸出一長就混亂了。只是因為當時judge team中負責F題的人眼睛尖,看出答案沒錯只是順序不對(答案有一頁多,是所有題目中最長的一個輸出),又看了看程序發現只是輸出問題就給了個Presentation error(格式錯)。如果審題的人不是這樣而是直接給一個 Wrong Answer,相信這個隊是很難查到自己錯在什麼地方的。

現在我們轉入第二個方面的討論,基礎學科知識的積累。

二、以數學為主的基礎知識十分重要

雖然被定性為程序設計競賽,但是參賽選手所遇到的問題更多的是沒有解決問題的思路,而不是有了思路卻死活不能實現,這就是平時積累的基礎知識不夠。今年World Final的總冠軍是波蘭華沙大學,其成員出自於數學系而非計算機系,這就是一個鮮活的例子。競賽中對於基礎學科的涉及主要集中於數學,此外對於物理、電路等等也可能有一定應用,但是不多。因此,大一的同學也不必為自己還沒學數據結構而感到不知從何入手提高,把數學撿起來吧!下面我來談談在競賽中應用的數學的主要分支。

1、離散數學——作為計算機學科的基礎,離散數學是競賽中涉及最多的數學分支,其重中之重又在於圖論和組合數學,尤其是圖論。

圖論之所以運用最多是因為它的變化最多,而且可以輕易地結合基本數據結構和許多演算法的基本思想,較多用到的知識包括連通性判斷、DFS和BFS,關節點和關鍵路徑、歐拉迴路、最小生成樹、最短路徑、二部圖匹配和網路流等等。雖然這部分的比重很大,但是往往也是競賽中的難題所在,如果有初學者對於這部分的某些具體內容暫時感到力不從心,也不必著急,可以慢慢積累。

競賽中設計的組合計數問題大都需要用組合數學來解決,組合數學中的知識相比於圖論要簡單一些,很多知識對於小學上過奧校的同學來說已經十分熟悉,但是也有一些部分需要先對代數結構中的群論有初步了解才能進行學習。組合數學在競賽中很少以難題的形式出現,但是如果積累不夠,任何一道這方面的題目卻都有可能成為難題。

2、數論——以素數判斷和同餘為模型構造出來的題目往往需要較多的數論知識來解決,這部分在競賽中的比重並不大,但只要來上一道,也足以使知識不足的人冥思苦想上一陣時間。素數判斷和同餘最常見的是在以密碼學為背景的題目中出現,在運用密碼學常識確定大概的過程之後,核心演算法往往要涉及數論的內容。

3、計算幾何——計算幾何相比於其它部分來說是比較獨立的,就是說它和其它的知識點很少有過多的結合,較常用到的部分包括——線段相交的判斷、多邊形面積的計算、內點外點的判斷、凸包等等。計算幾何的題目難度不會很大,但也永遠不會成為最弱的題。

4、線性代數——對線性代數的應用都是圍繞矩陣展開的,一些表面上是模擬的題目往往可以藉助於矩陣來找到更好的演算法。

5、概率論——競賽是以黑箱來判卷的,這就是說你幾乎不能動使用概率演算法的念頭,但這也並不是說概率就沒有用。關於這一點,只有通過一定的練習才能體會。

6、初等數學與解析幾何——這主要就是中學的知識了,用的不多,但是至少比高等數學多,我覺得熟悉一下數學手冊上的相關內容,至少要知道在哪兒能查到,還是必要的。

7、高等數學——純粹運用高等數學來解決的題目我接觸的只有一道,但是一些題目的敘述背景往往需要和這部分有一定聯系,掌握得牢固一些總歸沒有壞處。

以上就是競賽所涉及的數學領域,可以說范圍是相當廣的。我認識的許多人去搞信息學的競賽就是為了逼著自己多學一點數學,因為數學是一切一切的基礎。

三、數據結構與演算法是真正的核心

雖然數學十分十分重要,但是如果讓三個只會數學的人參加比賽,我相信多數情況下會比三個只會數據結構與演算法的人得到更為悲慘的結局。

先說說數據結構。掌握隊列、堆棧和圖的基本表達與操作是必需的,至於樹,我個人覺得需要建樹的問題有但是並不多。(但是樹往往是很重要的分析工具)除此之外,排序和查找並不需要對所有方式都能很熟練的掌握,但你必須保證自己對於各種情況都有一個在時間復雜度上滿足最低要求的解決方案。說到時間復雜度,就又該說說哈希表了,競賽時對時間的限制遠遠多於對空間的限制,這要求大家盡快掌握「以空間換時間」的原則策略,能用哈希表來存儲的數據一定不要到時候再去查找,如果實在不能建哈希表,再看看能否建二叉查找樹等等——這都是爭取時間的策略,掌握這些技巧需要大家對數據結構尤其是演算法復雜度有比較全面的理性和感性認識。

接著說說演算法。演算法中最基本和常用的是搜索,主要是回溯和分支限界法的使用。這里要說的是,有些初學者在學習這些搜索基本演算法是不太注意剪枝,這是十分不可取的,因為所有搜索的題目給你的測試用例都不會有很大的規模,你往往察覺不出程序運行的時間問題,但是真正的測試數據一定能過濾出那些沒有剪枝的演算法。實際上參賽選手基本上都會使用常用的搜索演算法,題目的區分度往往就是建立在諸如剪枝之類的優化上了。

常用演算法中的另一類是以「相似或相同子問題」為核心的,包括遞推、遞歸、貪心法和動態規劃。這其中比較難於掌握的就是動態規劃,如何抽象出重復的子問題是很多題目的難點所在,筆者建議初學者仔細理解圖論中一些以動態規劃為基本思想所建立起來的基本演算法(比如Floyd-Warshall演算法),並且多閱讀一些定理的證明,這雖然不能有什麼直接的幫助,但是長期堅持就會對思維很有幫助。

四、團隊配合

通過以上的介紹大家也可以看出,信息學競賽對於知識面覆蓋的非常廣,想憑一己之力全部消化這些東西實在是相當困難的,這就要求我們盡可能地發揮團隊協作的精神。同組成員之間的熟練配合和默契的形成需要時間,具體的情況因成員的組成不同而不同,這里我就不再多說了。

五、練習、練習、再練習

知識的積累固然重要,但是信息學終究不是看出來的,而是練出來的,這是多少前人最深的一點體會,只有通過具體題目的分析和實踐,才能真正掌握數學的使用和演算法的應用,並在不斷的練習中增加編程經驗和技巧,提高對時間復雜度的感性認識,優化時間的分配,加強團隊的配合。總之,在這里光有紙上談兵是絕對不行的,必須要通過實戰來鍛煉自己。

大家一定要問,我們去哪裡找題做,又如何檢驗程序是否正確呢?這大可不必擔心,現在已經有了很多網上做題的站點,這些站點提供了大量的題庫並支持在線判卷,你只需要把程序源碼提交上去,馬上就可以知道自己的程序是否正確,運行所使用的時間以及消耗的內存等等狀況。下面我給大家推薦幾個站點,筆者不建議大家在所有這些站點上做題,選擇一個就可以了,因為每個站點的題都有一定的難易比例,系統地做一套題庫可以使你對各種難度、各種類型的題都有所認識。

1、Ural:

Ural是中國學生對俄羅斯的Ural州立大學的簡稱 ,那裡設立了一個Ural Online Problem Set,並且支持Online Judge。Ural的不少題目演算法性和趣聞性都很強,得到了國內廣大學生的厚愛。根據「信息學初學者之家」網站的統計,Ural的題目類型大概呈如下的分布:

題型
搜索
動態規劃
貪心
構造
圖論
計算幾何
純數學問題
數據結構
其它

所佔比例
約10%
約15%
約5%
約5%
約10%
約5%
約20%
約5%
約25%

這和實際比賽中的題型分布也是大體相當的。有興趣的朋友可以去看看。

2、UVA:

UVA代表西班牙Valladolid大學(University de Valladolid)。該大學有一個那裡設立了一個PROBLEM SET ARCHIVE with ONLINE JUDGE ,並且支持ONLINE JUDGE,形式和Ural大學的題庫類似。不過和Ural不同的是,UVA題目多的多,而且比較雜,而且有些題目的測試數據比較刁鑽。這使得剛到那裡做題的朋友往往感覺到無所適從,要麼難以找到合適的題目,要麼Wrong Answer了很多次以後仍然不知道錯在那裡。 如果說做Ural題目主要是為了訓練演算法,那麼UVA題目可以訓練全方位的基本功和一些必要的編程素質。UVA和許多世界知名大學聯合辦有同步網上比賽,因此那裡強人無數,不過你先要使自己具有聽懂他們在說什麼的素質:)

3、ZOJ:

ZOJ是浙江大學建立的ONLINE JUDGE,是中國大學建立的第一個同類站點,也是最好和人氣最高的一個,筆者和許多班裡的同學就是在這里練習。ZOJ雖然也定位為一個英文網站,但是這里的中國學生比較多,因此讓人覺得很親切。這里目前有500多道題目,難易分配適中,且涵蓋了各大洲的題目類型並配有索引,除此之外,ZOJ的JUDGE系統是幾個網站中表現得比較好的一個,很少出現Wrong Answer和Presentation error混淆的情況。這里每月也辦有一次網上比賽,只要是注冊的用戶都可以參加。

說起中國的ONLINE JUDGE,去年才開始參加ACM競賽的北京大學現在也建立了自己的提交系統;而我們學校也是去年開始參加比賽,現在也有可能推出自己的提交系統,如果能夠做成,到時候大家就可以去上面做題了。同類網站的飛速發展標志著有越來越多的同學有興趣進入信息學的領域探索,這是一件好事,同時也意味著更激烈的競爭。

看看這篇文章對你有什麼幫助!我也是ACM初學者!

⑽ 如何學好ACM編程

先學習一下數據結構還有演算法吧,喜歡編程並不以為著演算法能天生就懂得,ACM的題目很多時候需要經典演算法作為基礎來解的,還有平時背背四六級單詞

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