【ACM竞赛常用算法与数据结构】是针对ACM/ICPC（国际大学生程序设计竞赛）的准备资料，这类竞赛旨在提升大学生在分析问题和解决问题上的能力，同时也是IT业界发掘人才的重要平台。以下是对竞赛中常见算法和数据结构的详细说明：
1. **基本数据结构**：
- **数组**：是最基础的数据结构，提供了直接访问元素的能力。
- **链表**：用于存储动态数据集合，便于插入和删除操作。
- **栈**：后进先出（LIFO）的数据结构，常用于函数调用和表达式求值。
- **队列**：先进先出（FIFO）的数据结构，适用于模拟线性处理过程。
- **树**：包括二叉树、平衡树（AVL、红黑树）等，用于高效查找、排序和组织数据。
- **图**：用于表示对象之间的关系，如邻接矩阵和邻接表。
2. **常用算法**：
- **排序算法**：快速排序、归并排序、堆排序、冒泡排序、插入排序、选择排序等。
- **搜索算法**：深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）、二分查找等。
- **动态规划**：解决最优化问题，如斐波那契数列、背包问题、最长公共子序列等。
- **图算法**：Dijkstra算法（单源最短路径）、Floyd-Warshall算法（所有对最短路径）、Prim算法和Kruskal算法（最小生成树）。
- **回溯法**：用于解决问题的搜索策略，如八皇后问题、N皇后问题、数独等。
- **贪心算法**：局部最优解来逐步构建全局最优解，适用于背包问题、活动选择问题等。
- **分治算法**：将大问题分解为小问题解决，如快速傅里叶变换（FFT）、归并排序等。
- **数论算法**：如欧几里得算法（最大公约数）、扩展欧几里得算法（模逆运算）。
3. **ACM竞赛题型**：
- **数学问题**：涉及组合数学、数论、几何等。
- **字符串处理**：模式匹配、编辑距离、最长公共前后缀等。
- **图论问题**：路径查找、网络流、图的遍历等。
- **几何问题**：平面几何、计算几何，如点线面的关系、碰撞检测等。
- **数据压缩与编码**：哈夫曼编码、LZW编码等。
- **计算几何**：涉及点、线、面的计算，如最近点对查询、面积计算等。
4. **时空复杂度分析**：
- **时间复杂度**：衡量算法执行所需的基本操作次数，如O(n)，O(n^2)，O(logn)等。
- **空间复杂度**：评估算法执行过程中占用的内存资源，同样用大O表示法。
5. **训练与资源**：
- **浙江大学微软技术俱乐部**和**ZOJ**（在线评测系统）是训练和选拔优秀选手的重要平台。
- **参考书籍**：《C++ Primer》、《C++标准程序库》、《算法导论》、《算法艺术与信息学竞赛》等是深入学习的基础资料。
- **网络资源**：如acm.zju.edu.cn、acm.timus.ru、acm.sgu.ru等网站提供在线题目练习。
建立一支强大的ACM竞赛队伍，需要队员具备扎实的理论基础（如几何、数论、动态规划、图论等），优秀的编程技能，以及角色互补，包括协调者、阅读者、思考者、程序员和助手等。同时，队员间的默契配合也是关键，通过不断练习和参加比赛，提升团队的整体实力。
ACM竞赛不仅是技术的比拼，更是团队合作、策略运用和解决问题能力的考验。掌握好常用的数据结构和算法，对提高参赛表现至关重要。
