《ACM-ICPC世界总决赛 1990 - 2010 题目册》是全球顶尖编程竞赛——ACM国际大学生程序设计竞赛（ACM International Collegiate Programming Contest，简称ACM-ICPC）历史上的一个重要资料集。这个压缩包文件包含了从1990年至2010年这21年间历届世界总决赛的所有题目，是学习和研究算法、提升编程能力的宝贵资源。 ACM-ICPC自1970年代起举办，每年吸引全球各地的优秀学生团队参赛，旨在通过解决复杂的编程问题，展示并提升大学生在计算机科学领域的知识与技能。比赛强调团队协作、快速理解问题、高效编程以及策略制定，对参赛者的逻辑思维、算法设计和问题解决能力提出了极高的要求。 在这21年的题目册中，你可以发现以下几个关键知识点： 1. **基础算法**：包括排序（快速排序、归并排序、堆排序等）、搜索（二分查找、广度优先搜索、深度优先搜索等）、图论（最短路径算法如Dijkstra和Floyd-Warshall、最小生成树算法如Prim和Kruskal）、动态规划（背包问题、最长公共子序列等）等。 2. **数据结构**：链表、栈、队列、树（二叉树、平衡树如AVL和红黑树）、图、哈希表、堆等，这些都是解决问题的基础工具。 3. **数学**：组合数学、概率统计、数论、线性代数等数学知识在解题中常常起到关键作用，例如计算组合数量、求解概率问题、运用数论性质简化问题等。 4. **字符串处理**：模式匹配（KMP、Boyer-Moore等）、字符串操作（子串查找、编辑距离等）在文本处理问题中常见。 5. **计算几何**：点、线、圆的基本运算，平面几何中的交点判断、面积计算等，以及更高维度的几何问题。 6. **图象处理和计算机视觉**：虽然不常出现在ACM-ICPC中，但近年来随着AI的发展，图像识别和处理问题逐渐增多。 7. **模拟和建模**：根据实际问题构建模型，通过编程实现对模型的模拟和分析。 8. **复杂度分析**：理解和计算时间复杂度和空间复杂度，以优化解决方案，确保能在限定的时间内完成运行。 9. **编程语言特性**：C、C++、Java是ACM-ICPC的主要编程语言，了解它们的特性和陷阱，如指针操作、内存管理、异常处理等，能帮助写出更高效的代码。 10. **算法设计和分析技巧**：如何将复杂问题拆解为简单部分，如何设计有效的算法策略，以及如何对算法进行分析和优化，是ACM-ICPC中的核心技巧。 通过深入研究这些题目，不仅可以掌握各种编程技巧，还能提升对复杂问题的解决能力，对于准备ACM-ICPC比赛的选手或是想提高编程技能的程序员来说，这是一份极具价值的学习资料。同时，它也是检验和提升自身算法知识体系完整性的重要途径。

ACM竞赛中，算法模板是参赛者必须掌握的重要工具，它能帮助解决各种常见问题。本文档详细列举了ACM算法模板中的一些常用算法，包括字符串处理、数学问题解决等部分。 在字符串处理部分，首先介绍了KMP算法，它是一种用于字符串模式匹配的高效算法，能够在O(n+m)的时间复杂度内完成对目标字符串中是否存在模式串的判断，其中n为目标字符串的长度，m为模式串的长度。KMP算法的核心在于next数组，它记录了模式串在不匹配时应该从哪个位置重新开始匹配，从而避免了重复检测。 接着是e-KMP算法，它是对KMP算法的一种优化，尤其在处理多模式串匹配时效率更高。Manacher算法用于解决字符串中的最长回文子串问题，该算法通过对称性和边界扩展的方式，将时间复杂度降低到O(n)。 AC自动机是一种用于多模式串匹配的算法，它构建了一棵基于模式串的自动机，能够高效地在一段文本中找到所有模式串的出现位置。后缀数组和后缀自动机是处理字符串深层次问题的高级数据结构，它们在处理字符串比较、查找最大重复子串等问题上有显著优势。 字符串hash是处理字符串问题的另一种常用技巧，通过将字符串转换为整数的方式，能够快速进行字符串间的比较操作。这种转换通常依赖于哈希函数，但在不同的应用场景中可能需要不同的哈希策略。 在数学部分，首先介绍了素数相关的算法，包括素数筛选以及大区间素数筛选。素数筛选主要是找出小于或等于特定数值的所有素数，而大区间素数筛选则涉及更高效的筛选技术，适用于更大数值范围的素数筛选，如POJ 2689题。 扩展欧几里得算法用于求解线性同余方程ax+by=gcd(a,b)，以及计算模m下a的逆元，后者在解决涉及模运算的同余问题时非常有用。求逆元部分介绍了利用扩展欧几里得算法和欧拉函数的求逆元方法。 模线性方程组的解法也是ACM竞赛中常见的算法，它解决了一组方程在模某个数的情况下求解的问题。随机素数测试和大数分解则涉及到概率算法和整数的质因数分解问题，对于解决大数问题尤其有效。 欧拉函数是一个重要的数论函数，它是小于或等于n的正整数中与n互质的数的数量。这个函数在解决一些涉及组合计数以及模运算的问题时非常有用。 字符串处理和数学算法是ACM竞赛的两大主要领域，掌握这些算法模板对于提高解题速度和质量至关重要。通过对这些常用算法模板的学习和应用，参赛者可以在解决复杂问题时更加得心应手。

10多年前从网上找来的控件用在当时我自己写的网络语音对讲软件里面，基于 Delphi 7 的程序。最近有人提起网络通话，从电脑里面翻出来，看看能不能在现在的 WINDOWS 和新的 Delphi 版本上用。经过测试，只做了一点修改就可以在 Delphi 10.4 和 Windows 11 上使用了。里面有一个测试工程的代码是我写的，测试通过。同时这个代码也演示了这个控件如何使用。不需要安装控件，直接引用控件的源代码单元，动态创建控件就可以了。 当然，这个只能用于 Windows 平台。

环数的个数，对 998244353 取模。Examplestandard inputstandard output1000000000Explanation在 1 到 10^10 这个范围内，有 900000000 个循环数。例如，1000000000 不是循环数，因为它的循环节长度等于它自身的长度。而 12341234 就是一个循环数，它的循环节为 1234，循环节长度小于其自身长度。Page 2 of 16河南省第十四届 ICPC 大学生程序设计竞赛The 2023 ICPC China Henan Provincial Programming Contest2023/05/21Problem C. 结对编程Input file:standard

这些文件是厦门大学在线判题系统（XOJ）的部分习题源代码，涵盖了深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）以及动态规划（Dynamic Programming）等算法。以下将详细介绍这些算法及其在编程竞赛中的应用。 一、深度优先搜索（DFS） DFS是一种用于遍历或搜索树或图的算法。它会尽可能深地探索树的分支，直到达到叶节点，然后回溯。在这些题目中，DFS可能被用于解决如图的遍历、拓扑排序、连通性判断等问题。例如，1007.c可能就是用DFS解决的一个问题，它可能涉及寻找最短路径、判断是否存在环等。 二、广度优先搜索（BFS） 与DFS不同，BFS是从根节点开始，先访问所有的一层节点，再访问所有二层节点，以此类推。BFS常用于解决最短路径、层次遍历等问题。1006.c可能就是利用BFS解决一个问题，例如找到两个节点间的最短距离，或者求解最短路径问题。 三、动态规划（DP） 动态规划是一种在数学、计算机科学和经济学中使用的，通过把原问题分解为相互重叠的子问题来求解复杂问题的方法。DP通常用于解决最优化问题，如背包问题、最长公共子序列、斐波那契数列等。1008.c、1011.c、1004.c等文件可能是使用DP解决的题目，它们可能涉及到矩阵链乘法、最短路问题或者状态转移方程的建立。 四、XOJ编程竞赛环境 厦门大学的在线判题系统XOJ提供了一个平台，让参赛者可以提交代码并实时查看运行结果，包括正确性、运行时间和空间复杂度。这有助于参赛者优化代码，提高算法效率。这些题目和代码是学习和提升编程技能的好资源。 这些源代码文件展示了实际编程竞赛中如何应用DFS、BFS和DP等基本算法解决问题。通过分析和学习这些代码，我们可以理解各种算法的工作原理，提高自己的编程能力，并在解决实际问题时更加得心应手。对于准备ACM/ICPC等编程竞赛的选手，或者是想要深入理解数据结构和算法的开发者，这些都是宝贵的学习资料。

ACM集训、国赛、美赛算法实现，各种智能算法（遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法、粒子算法、神经网络算法等）实现和优化.zipACM集训、国赛、美赛算法实现，各种智能算法（遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法、粒子算法、神经网络算法等）实现和优化.zipACM集训、国赛、美赛算法实现，各种智能算法（遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法、粒子算法、神经网络算法等）实现和优化.zipACM集训、国赛、美赛算法实现，各种智能算法（遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法、粒子算法、神经网络算法等）实现和优化.zipACM集训、国赛、美赛算法实现，各种智能算法（遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法、粒子算法、神经网络算法等）实现和优化.zipACM集训、国赛、美赛算法实现，各种智能算法（遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法、粒子算法、神经网络算法等）实现和优化.zipACM集训、国赛、美赛算法实现，各种智能算法（遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法、粒子算法、神经网络算法等）实现和优化.zipACM集训、国赛、美赛算法实现，各种智能算法（遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法、粒子算法、神经网络算法等）实现和优化.zipACM集

自己查看资料写代码解决的一个题，多边形面积求解用了向量，求边上的点很好求，求内点用了 pick定理

羽毛球队有男女运动员各n人。给定2 个n×n矩阵P和Q。P[i][j]是男运动员i和女运动员j配对组成混合双打的男运动员竞赛优势；Q[i][j]是女运动员i和男运动员j配合的女运动员竞赛优势。由于技术配合和心理状态等各种因素影响，P[i][j]不一定等于Q[j][i]。男运动员i和女运动员j配对组成混合双打的男女双方竞赛优势为P[i][j]*Q[j][i]。设计一个算法，计算男女运动员最佳配对法，使各组男女双方竞赛优势的总和达到最大。 编程任务：设计一个算法，对于给定的男女运动员竞赛优势，计算男女运动员最佳配对法，使各组男女双方竞赛优势的总和达到最大。 如下面sample的数据： P= 10 2 3 2 3 4 3 4 5 Q= 2 2 2 3 5 3 4 5 1 最大的男女双方竞赛优势总和为：10*2 + 4*5 + 4*3 = 52 最佳搭配为：（女1，男1）（女2，男3）（女3，男2） Input 输入数据第一行有1 个正整数n (1≤n≤10)。接下来的2n行，每行n个数。前n行是P，后n行是Q.

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这是acm封装的java包，也是斯坦福大学开放课程java编程所用的代码包