算法竞赛入门经典：训练指南 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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刘汝佳，陈锋 著

图书标签:

• 算法
• 数据结构
• 竞赛编程
• 入门
• 训练
• C++
• 算法分析
• 问题求解
• 基础算法
• 提高编程能力

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302291077

版次：1

商品编码：11111050

品牌：清华大学

包装：平装

丛书名： 算法艺术与信息学竞赛

开本：16开

出版时间：2012-09-01

用纸：胶版纸

页数：511

产品特色

内容简介

《算法竞赛入门经典：训练指南》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。

作者简介

刘汝佳，1982年12月生，高中毕业于重庆市外国语学校。2000年3月获得NOI2000全国青少年信息学奥林匹克竞赛一等奖第四名，进入国家集训队，并因此保送到清华大学计算机科学与技术系。大一时获2001年ACM/ICPC国际大学生程序设计竞赛亚洲—上海赛区冠军和2002年世界总决赛银牌（世界第四），2005年获学士学位，2008年获硕士学位。学生时代曾为中国计算机学会NOI科学委员会学生委员，担任IOI2002—2008@国国家队教练，并为NOI系列比赛命题十余道。现为NOI竞赛委员会委员。并在NOI 25周年时获得中国计算机学会颁发的“特别贡献奖”。2004年至今共为ACM／ICPC亚洲赛区命题二十余道，担任6次裁判和2次命题总监。并应邀参加IOI和ACM／ICPC相关国际研讨会，发表论文两篇。2004年初作为作者出版专著《算法艺术与信息学竞赛》，2009年出版译著《编程挑战》。多年来在全国二十余个城市进行中学生竞赛培训工作，为北京、上海、吉隆坡等地的著名高校授课与宣讲，并多次与TopCoder、百度和网易有道等知名企业合作举办比赛，让更多的IT人才获得展示自我的平台。
陈锋，1982年9月生。毕业于华北水利水电学院机械设计专业。曾就职于微软全球技术支持中心，负责net虚拟机以及Visual Studio开发技术支持。后进入金融IT行业，专注于银行网点平台的产品研发，曾分别负责基于.net和Eclipse的两代网点平台产品的开发以及架构设计。现就职于北京宇信易诚科技，任前端产品技术经理及架构师。

目录

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 最长公共前缀（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 最短路问题
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 二分图最大匹配
5.5.2 二分图最佳完美匹配
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 最短增广路算法
5.6.2 最小费用最大流算法
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 精确覆盖问题和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》之最后的战役
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

精彩书摘

【输入格式】
输入包含多组数据。每组数据的第一行为学生个数n（1≤n≤500000）；以下每行包含两个不同的非负整数A和B，表示该学生想从A学校换到B学校。输入结束标志为n=0。
【输出格式】
对于每组数据，输出YES或者NU。
复合词（Compound Words，UVa 10391）
给定一个词典，要求找出其中所有的复合词，即恰好由两个单词连接而成的单词。
【输入格式】
输入只有一组数据，其中每行都是一个由小写字母组成的单词。输入已按照字典序排序，且不超过120000个单词。
【输出格式】
输出所有复合词，按照字典序排列。
Gergovia的酒交易（Wire trading in Gergovia，UVa 11054）
直线上有n个等距的村庄，每个村庄要么买酒，要么卖酒。把k个单位的酒从一个村庄运到相邻村庄需要k个单位的劳动力。问最少需要多少劳动力才能满足所有村庄的需求。
【输入格式】
输入包含多组数据。每组数据的第一行为村庄个数n（2≤n≤100000）；第二行从左到右给出各个村庄对酒的需求ai（—1000≤a≤1000），其中ai>0表示买酒，ai<0表示卖酒。输入保证所有ai之和等于0。输入结束标志为n=0。
【输出格式】
输出劳动力总和的最小值。输出保证在64位带符号整数的范围内。
平均值（Average，Seoul 2009，LA 4726）
给定一个长度为n的01序列，选一个长度至少为L的连续子序列，使得子序列中数字的平均值最大。如果有多解，子序列长度应尽量小；如果仍有多解，起点编号应尽量小。序列中的字符编号为1～n，因此[I，n]就是指完整的序列。
例如，对于长度为17的序列00101011011011010，如果L=7，子序YU[7，14]的平均值最大，为6／8（它的长度为8）；如果L=5，子序列[7，11]的平均值最大，为4／5。
【输入格式】
输入的第一行为数据组数T。每组数据的第一行为两个整数胛和L（1≤n≤100000，1≤L≤1000），第二行为一个长度为n的01序列。
【输出格式】
对于每组数据，输出满足条件的最优子序列的起点和终点编号。
餐厅（Restaurant，Deajon，2010，LA4851）
有一个M×M的网格，左下角坐标为（0，0），右上角坐标为（M—1，M—1）。网格里有两个y坐标相同的宾馆A和B，以及n个餐厅。宾馆A和宾馆B里各有一个餐厅，编号为1和2，其他地方的餐厅编号为3～n。现在你打算开一家新餐厅，需要考查一下可能的位置。

前言/序言

探索未知，塑造未来：现代科学技术发展前沿 本书是一部关于现代科学技术发展前沿的深度探索，旨在为广大读者勾勒出当前科技浪潮中最具颠覆性和影响力的领域，并展望它们将如何塑造我们的未来。我们并非罗列枯燥的技术细节，而是着力于揭示这些前沿技术背后的核心思想、发展历程、潜在应用以及可能带来的社会伦理影响。通过本书，您将有机会深入了解那些正在重塑我们认知世界、改变我们生活方式的强大力量。 第一篇：智能革命的引擎——人工智能与机器学习的深度解析 在过去的几十年里，人工智能（AI）从科幻小说中的奇思妙想，逐渐演变成一股强大的现实力量，渗透到我们生活的方方面面。本书的第一篇将带领您穿越人工智能的迷人世界，从其基本概念出发，逐步深入到当前最热门的机器学习领域。 人工智能的基石： 我们将从人工智能的定义、历史演进出发，探讨符号主义、连接主义等早期流派的思想火花，以及图灵测试等经典的思考实验。您将理解人工智能的本质并非是制造“会思考的机器”，而是如何赋予机器解决复杂问题的能力。 机器学习的蜕变： 机器学习作为人工智能的核心驱动力，是本书重点关注的对象。我们将详细介绍监督学习、无监督学习、强化学习这三大主要范式。 监督学习： 理解模型如何从带有标签的数据中学习规律，例如分类（图像识别、垃圾邮件过滤）和回归（房价预测、股票价格预测）。我们将深入剖析线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等经典算法的原理与应用，并探讨神经网络的崛起，特别是深度学习在计算机视觉和自然语言处理领域的突破。 无监督学习： 探索算法如何从无标签的数据中发现隐藏的模式和结构，例如聚类（用户分群、市场细分）和降维（主成分分析PCA、t-SNE）。理解这些技术如何帮助我们理解海量数据，并从中提取有价值的信息。 强化学习： 揭示智能体如何通过与环境互动、试错来学习最优策略，从而解决序列决策问题。我们将介绍马尔可夫决策过程（MDP）、Q-learning、深度Q网络（DQN）等核心概念，并展示其在游戏AI（AlphaGo）、机器人控制、自动驾驶等领域的惊人成就。 深度学习的浪潮： 深度学习是近年来人工智能领域最耀眼的明星。本书将为您揭示深度神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等关键架构的奥秘。我们将深入探讨它们如何在图像识别、语音识别、机器翻译、文本生成等方面取得革命性的进展，并介绍Transformer等新兴模型如何进一步推动自然语言处理能力的飞跃。 伦理与挑战： 随着AI能力的增强，我们也将审视其带来的伦理困境与社会挑战。数据隐私、算法偏见、就业结构改变、以及对人类决策的潜在影响，都将在本书中得到深入的探讨。我们不仅要拥抱AI带来的便利，更要理性思考如何负责任地发展和应用它。 第二篇：连接世界的基石——通信与网络技术的革新 数字时代的基石在于信息的高效传输与海量数据的互联互通。本书的第二篇将聚焦于通信与网络技术的最新发展，描绘一个更加互联、更加智能的世界。 5G及未来： 您将深入了解第五代移动通信技术（5G）的核心优势，包括超高速率、超低延迟和海量连接。我们将解析5G背后的关键技术，如毫米波、大规模MIMO、网络切片等，并展望5G如何赋能物联网（IoT）、自动驾驶、远程医疗、沉浸式体验等场景。同时，我们也将在书中展望6G的潜在发展方向，探索其可能带来的颠覆性变革。 物联网（IoT）的勃兴： 物联网将物理世界与数字世界深度融合，本书将探讨其核心组成部分：传感器技术、连接技术、平台和应用。我们将分析不同类型的传感器如何采集数据，各种通信协议（Wi-Fi, Bluetooth, LoRa, NB-IoT等）如何实现设备连接，以及云平台如何提供数据存储、分析和管理服务。您将看到物联网如何从智能家居走向智慧城市、工业自动化和精准农业。 云计算与边缘计算的协同： 云计算提供了强大的计算和存储能力，而边缘计算则将计算能力推向数据源头，实现更低的延迟和更高的效率。本书将深入解析两者的关系，探讨它们如何协同工作，满足不同应用场景的需求。您将理解为什么边缘计算对于实时响应的应用（如自动驾驶、工业控制）至关重要。 区块链的分布式信任： 区块链技术以其去中心化、不可篡改、透明的特性，正在重塑信任的机制。本书将深入浅出地介绍区块链的核心概念，如分布式账本、加密算法、共识机制。我们将探讨其在金融（加密货币、跨境支付）、供应链管理、数字身份验证等领域的应用潜力，以及它如何构建一个更加安全、可信的数字生态。 第三篇：驾驭物质与能量——新能源与新材料的突破 人类社会的持续发展离不开对物质和能量的深刻理解与高效利用。本书的第三篇将目光投向新能源和新材料领域，展现科学家们如何以前所未有的智慧，应对全球性的挑战。 绿色能源的未来： 面对气候变化的严峻挑战，新能源技术的研究与应用显得尤为迫切。我们将深入探讨太阳能（光伏、光热）、风能、核能（聚变与裂变）、地热能、潮汐能等主流新能源技术的原理、效率、成本以及发展前景。特别地，我们将关注储能技术（如锂离子电池、固态电池、氢能）的最新进展，因为它们是实现新能源普及的关键。 氢能经济的曙光： 氢能作为一种清洁高效的二次能源，正逐渐受到全球的瞩目。本书将详细阐述氢的生产（电解水、天然气重整）、储存、运输以及其在燃料电池领域的应用。您将了解氢能如何为交通运输、工业生产和家庭供暖提供可持续的解决方案，并分析其实现大规模应用所面临的技术和经济障碍。 先进材料的革新： 新材料是推动科技进步的重要支撑。我们将聚焦于几个具有代表性的前沿新材料领域： 纳米材料： 探讨纳米科技如何通过操纵原子和分子级别的材料，创造出具有独特性能的材料，如石墨烯、碳纳米管等，以及它们在电子、能源、医疗等领域的潜在应用。 智能材料： 介绍能够响应外界刺激（温度、光、电、磁等）并改变自身性质的材料，如形状记忆合金、压电材料、光敏材料，以及它们在传感器、执行器、自适应系统中的应用。 生物基材料与可降解材料： 关注如何利用可再生资源开发环境友好的材料，以替代传统的塑料和化石燃料基产品，为可持续发展贡献力量。 材料科学与工程的融合： 我们将强调材料科学与工程的紧密结合，理解如何将理论研究成果转化为实际应用，解决工程领域面临的挑战，并推动各个行业的创新与升级。 第四篇：拓展认知边界——生物技术与生命科学的飞跃 生命本身是宇宙中最复杂、最迷人的现象之一。本书的第四篇将带您领略生物技术与生命科学的最新突破，揭示生命奥秘，并探索如何利用这些知识改善人类健康与福祉。 基因编辑的魔力： CRISPR-Cas9等革命性的基因编辑技术，为我们提供了前所未有的能力来修改DNA序列。本书将深入剖析其工作原理，探讨其在疾病治疗（基因疗法）、农业育种、生物制造等领域的巨大潜力，并审慎讨论其可能带来的伦理与安全问题。 合成生物学的未来： 合成生物学旨在设计和构建具有新功能的生物系统。我们将介绍如何利用工程学的原理来设计生物分子、电路和系统，以及其在生产药物、生物燃料、新型材料等方面的应用前景。 精准医疗的时代： 基于个体基因组学、蛋白质组学和生活方式等数据的精准医疗，正逐步改变疾病的诊断、治疗和预防模式。本书将阐述个体化治疗、靶向药物、基因测序等关键技术，以及如何利用大数据和人工智能来实现更有效的健康管理。 脑科学的探索： 脑科学是人类认识自身最艰巨的挑战之一。本书将介绍神经科学的最新研究进展，包括大脑的结构与功能、神经信号的传递、意识的本质等。我们将探讨脑机接口（BMI）技术的发展，以及其在辅助残疾人士、增强人类能力等方面的潜在应用。 衰老与长寿的科学： 随着对衰老机制的深入理解，科学家们正积极探索延缓衰老、延长健康寿命的可能性。我们将审视当前在细胞再生、基因调控、代谢干预等方面的研究进展，并探讨其对人类社会可能产生的深远影响。 结语：面向未来的无限可能 本书并非仅仅是对现有科技成果的总结，更是对未来发展趋势的深刻洞察。我们相信，通过对这些前沿科技的理解，读者将能够更好地把握时代脉搏，洞察未来机遇，并为塑造一个更加美好、智能、可持续的未来贡献自己的力量。这是一个充满挑战但也无比激动人心的时代，让我们携手探索未知，共同拥抱科技带来的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

我拿到这本《算法竞赛入门经典：训练指南》时，第一眼就被它扎实的体量和清晰的结构所吸引。作为一个在算法竞赛道路上摸索了很久，但总感觉原地踏步的选手，我一直渴望找到一本能够真正“落地”，并且能帮助我“突破瓶颈”的书。这本书的“训练指南”这一定位，正是我所需要的。我特别关注它有没有提供足够多、足够经典的题目。我希望它的题目不是那种“题海战术”式的堆砌，而是能够真正体现算法的精髓，并且能够帮助我理解不同算法之间的联系和区别。我希望它能将题目按照不同的算法主题进行分类，并且在每一个主题下，都提供从入门到进阶的题目序列。更重要的是，我希望它的题目讲解能够做到“点石成金”。不仅仅是给出简单的解题步骤，而是能够深入剖析问题的本质，讲解算法的设计思路、时间空间复杂度分析，以及在不同情况下的适用性。我尤其希望它能教我一些“通用的解题技巧”和“思考模式”，比如如何将一个复杂问题分解为子问题，如何运用数学归纳法证明算法的正确性，以及如何进行高效的代码优化。我一直觉得，掌握算法的关键在于理解其“思想”，而不是死记硬背代码。这本书有没有在这方面提供足够的指导？我希望它能帮助我建立起一种“看到题目就能想到合适的算法和数据结构”的直觉，并且能够清晰地阐述自己的解题思路。如果这本书能够在我心中种下一颗“独立解决算法问题”的种子，并提供肥沃的土壤让我去浇灌，那我真的会非常感激。

评分☆☆☆☆☆

这本书，我拿到手的时候，感觉分量就不轻，沉甸甸的，翻开扉页，看到厚厚的目录，心里就开始打鼓。我一直以来都觉得算法竞赛这东西，光靠理论是远远不够的，必须得上手刷题，但有时候又不知道从何下手，很多网上的题目质量参差不齐，讲解也五花八门，容易让人陷入迷茫。这本书的定位很清晰，就是一本“训练指南”，这几个字对我来说简直就是救星。我最看重的是它有没有提供足够多、足够有代表性的题目。我不太喜欢那种题目少，但讲解得天花乱坠的书，那样反而会让我觉得学不到东西。这本书的题目覆盖面怎么样？有没有把一些经典的、常考的算法类型都包含进去？比如图论、动态规划、数据结构这些，是不是都有涉及？而且，我更希望它的题目能有一定的区分度，从易到难，这样我才能循序渐进地提升。光有题目还不够，关键还得有高质量的讲解。我希望它的讲解不是那种简简单单的“套模板”，而是能深入浅出地解释算法的原理、思路，以及在不同场景下的应用。有没有详细的代码实现，并且对代码的每一个关键部分都有解释？我特别怕那种只给一个AC代码，然后让我自己去琢磨的代码，那样对新手太不友好了。而且，这本书有没有一些关于解题技巧、调试方法、甚至是一些通用的思考模式的指导？这些往往比单纯的算法知识更重要，能帮助我培养解决问题的能力。我真的很期待它能成为我算法竞赛道路上的得力助手，帮我扫清障碍，快速成长。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《算法竞赛入门经典：训练指南》之后，我最直观的感受就是它的“实战导向”非常强。我一直觉得，学算法最忌讳的就是纸上谈兵，很多理论知识如果不能转化为实际的解题能力，那终究是空中楼阁。这本书的“训练指南”这几个字，恰恰抓住了我最看重的点。我希望它能提供一个丰富且有深度的题目库，而且这些题目最好是经过精心筛选的，能够覆盖算法竞赛中最常见、最重要的知识点。我特别看重题目之间的联系性，有没有那种由易到难、循序渐进的训练序列，让我能够一步步地建立起对某个算法的理解？单纯的题目罗列对我来说吸引力不大，我更需要的是一种“引导式”的训练。这本书在讲解部分，有没有做到深入浅出？我希望它不仅仅是给出解题思路，更能解释清楚“为什么”要用这个思路，这个算法背后的数学原理是什么，以及它在实际应用中有什么优缺点。我个人对代码实现非常在意，我希望它能提供清晰、规范、且带有详细注释的代码，让我能够对照着学习，理解每一个细节。而且，我希望它能教我一些“通用的编程技巧”和“调试方法”，这些往往是在竞赛中节省时间、避免失误的关键。有没有一些关于如何分析问题、如何选择数据结构、以及如何进行复杂度分析的指导？这些能够帮助我建立起一种“算法思维”，而不是仅仅停留在记忆和模仿的层面。如果这本书能让我真正掌握算法的精髓，并在实战中感受到能力的提升，那它就是一本我值得反复研读的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我拿到这本书的时候，内心是有点忐忑的。毕竟“算法竞赛”这几个字，对于我这个半路出家的选手来说，总带着点距离感。我之前零零散散地看过一些资料，但总是觉得像在海底捞针，不知道哪个方向才是正确的。我最期待这本书能给我一个清晰的指引，就像在黑暗中点亮一盏灯。我特别想知道，它有没有对各种基础算法进行系统性的梳理，而且梳理得不是那种“蜻蜓点水”式，而是能让我真正理解其精髓的。比如说，图论里面，除了基础的DFS/BFS，有没有对各种最短路算法（Dijkstra, Floyd-Warshall等）的适用场景、时间复杂度、以及关键的实现细节做详细的分析？动态规划就更不用说了，我常常在定义状态和写转移方程的时候卡壳，这本书有没有提供一些破局的方法？我更希望它能引导我理解“为什么”要这么做，而不是简单地给出“怎么做”。在题目方面，我希望它提供的题目不是那种“一次性”的，做完就丢了，而是能反复琢磨，从中提炼出一些通用的解题思想。有没有一些题目是“变体题”，能够让我看到同一个算法在不同应用场景下的表现？这样我才能真正做到融会贯通。另外，我一直觉得，算法竞赛不仅仅是技术的比拼，更是思维的较量。这本书有没有一些关于如何培养算法思维、如何进行复杂度分析、以及如何优化代码的指导？我希望它能教会我如何“举一反三”，而不是死记硬背。如果这本书能在我心中种下对算法的兴趣，并教会我如何独立思考和解决问题，那它就真的是一本“神书”了。

评分☆☆☆☆☆

我之前也接触过一些算法相关的书籍，但总感觉差那么一点意思，要么是过于偏重理论，讲得太抽象，让我难以将其与实际的编程联系起来；要么就是题目类型太单一，或者例题的难度跳跃太大，导致我学着学着就卡住了，丧失了继续下去的动力。这次拿到《算法竞赛入门经典：训练指南》，我首先关注的是它的“训练”二字。对我来说，学习算法竞赛最关键的环节就是大量的、有针对性的练习。我希望这本书能提供一个系统性的训练框架，而不是零散的题目集合。它有没有根据不同的算法主题，设计出由浅入深、层层递进的训练计划？我希望它能引导我去理解每一个算法的核心思想，然后通过一系列难度逐渐增加的题目来巩固和深化理解。光有“做题”还不够，我更看重的是“怎么做”以及“做对了之后能学到什么”。这本书在题目讲解方面，有没有做到详略得当，既解释了思路，又给出了具体的实现细节？我特别希望它能教我如何分析题目，如何选择合适的算法，以及如何优化自己的代码。有没有一些关于常见错误、陷阱的提示，让我少走弯路？还有，我一直对一些“套路化”的解法感到好奇，这本书有没有揭示一些解决特定类型问题的通用技巧和模式？例如，对于一些dp题目，如何快速判断状态转移方程？对于图论题目，如何有效地建图？这些实用的技巧，往往能帮助我事半功倍。总的来说，我希望这本书能给我提供一套完整的“训练体系”，让我能够有条不紊地提升自己的算法能力，最终在竞赛中取得好成绩。

评分☆☆☆☆☆

商品满意计算机科学算法竞赛入门经典：训练指南

评分☆☆☆☆☆

算法竞赛的入门级好书。

评分☆☆☆☆☆

发货很快京东快递也很给力，书跟图片上一模一样。

评分☆☆☆☆☆

经常网购，总有大量的包裹收，感觉写评语花掉了我大量的时间和精力所以在一-段时间里，我总是不去评价或者随便写写!但是，我又总是觉得好像有点对不住那些辛苦工作的卖家客服、仓管、老板。于是我写下了一小段话，给我觉得能拿到我五星好评的卖家的宝贝评价里面以示感谢和尊敬!首先，宝贝是性价比很高的，我每次都会先试用再评价的，虽然宝贝不一定是最好的，但在同等的价位里面绝对是表现最棒的。京东的配送绝对是一流的，送货速度快，配送员服务态度好，每样东西都是送货上门。希望京东能再接再厉，做得更大更强，提供更多更好的东西给大家。为京东的商品和服务点赞！

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方便快捷，经济实惠，下次再来！

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印刷精美，内容也很详实，挺不错的， 推荐购买

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好厚的一本，估计要看很久。

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