简介
《算法训练营：海量图解+竞赛刷题（入门篇）》以海量图解的形式，详细讲解常用的数据结构与算法，又融入大量的竞赛实例和解题技巧。通过对本书的学习，读者可掌握12种初级数据结构、15种常用STL函数、10种二叉树和图的应用，以及8种搜索技术，并领悟不同的数据结构和算法的精髓，熟练应用各种算法解决实际问题。 本书总计9章。第1章讲解C++语言基础，包括语法、函数、递归和数组；第2章讲解算法入门知识，包括算法复杂度计算、贪心算法、分治算法和STL应用；第3章讲解线性表的应用，包括顺序表、单链表、双向链表、循环链表和静态链表；第4章讲解栈和队列的应用，包括顺序栈、链栈、顺序队列和链队列；第5章讲解树的应用，包括树的存储、二叉树遍历与还原、哈夫曼编码；第6章讲解图论基础，包括图的存储、图的搜索和图的连通性；第7章讲解图的应用，包括最短路径、最小生成树、拓扑排序和关键路径；第8章讲解查找算法，包括哈希表、字符串模式匹配、二叉搜索树和平衡二叉树；第9章讲解搜索技术，包括二分搜索、深度优先搜索、广度优先搜索和启发式搜索。 《算法训练营：海量图解+竞赛刷题（进阶篇）》以海量图解的形式，详细讲解常用的数据结构与算法，并结合竞赛实例引导读者进行刷题实战。通过对本书的学习，读者将掌握22种高级数据结构、7种动态规划算法、5种动态规划优化技巧，以及5种网络流算法，并熟练应用各种算法解决实际问题。 本书总计8章。第1章讲解实用数据结构，包括并查集、优先队列；第2章讲解区间信息维护与查询，包括倍增、ST、RMQ、LCA、树状数组、线段树和分块；第3章讲解字符串处理，包括字典树、AC自动机和后缀数组；第4章讲解树上操作问题，包括点分治、边分治、树链剖分和动态树；第5章讲解各种平衡二叉树，包括Treap、伸展树和SBT；第6章讲解数据结构进阶，包括KD树、左偏树、跳跃表、树套树和可持久化数据结构；第7章讲解动态规划及其优化，包括背包问题、线性DP、区间DP、树形DP、数位DP、状态压缩DP、插头DP和动态规划优化方法；第8章讲解网络流问题，包括常用网络流算法、二分图最大匹配、最大流最小割定理和最小费用最大流。本书对每个算法都进行详细图解并搭配竞赛实例，重点讲解如何分析问题、优化算法，以期读者在短时间内掌握该算法并进行刷题实战。
部分摘录：
近年来，算法行业非常火爆，越来越多的人在学习算法。目前，计算机的最重要领域之一是人工智能，而人工智能的核心是算法，算法已渗透到互联网、商业、金融业、航空、军事等各个领域，正在改变着这个世界。
写作背景
在IT领域，数据结构与算法的应用无处不在。数据结构与算法是计算机开发人员的基本功，很多面试都要考查数据结构与算法。学习数据结构与算法不仅可以培养我们的算法思维，提高我们分析问题、解决问题的能力，还可以让我们快速学习新技术，以更高的视角看待问题。
数据结构与算法教材一般晦涩难懂。为了让更多的人轻松学习算法、爱上算法，笔者写作了《趣学数据结构》《趣学算法》两本书。笔者发现，读者特别喜欢搭配了大量图解的通俗易懂的讲解方式。很多读者也在呼吁笔者写一本结合算法竞赛实例进行讲解的书。经过近两年的筹备，《算法训练营：海量图解+竞赛刷题（入门篇）》和《算法训练营：海量图解+竞赛刷题（进阶篇）》两本书终于要和大家见面了，非常感谢各位读者的大力支持。
学习建议
算法学习的过程，实际上是通过大量实例，充分体会遇到问题时该如何分析：采用什么数据结构，使用什么算法策略，算法的复杂性如何，是否有优化的可能，等等。这里有以下几个建议。
◇ 第1个建议：学经典，多理解。
算法书有很多，初学者最好选择图解较多的入门书，当然，也可以选择多本书，从多个角度进行对比和学习。先看书中的图解，理解各种经典问题的求解方法，如果还不明白，则可以看视频讲解，理解之后再看代码，尝试自己动手上机运行。如有必要，则可以将算法的求解过程通过图解方式展示出来，以加深对算法的理解。
◇ 第2个建议：看题解，多总结。
在掌握书中的经典算法之后，可以在刷题网站进行专项练习，比如贪心算法、分治算法、动态规划、网络流等。算法比数据结构更加灵活，对同一道题目可以采用不同的算法解决，算法复杂性也不同。如果想不到答案，则可以看题解，比较自己的想法与题解的差距。要多总结题目类型及最优解法，然后找相似的题目并自己动手解决问题。
◇ 第3个建议：举一反三，灵活运用。
通过专项刷题，见多识广，总结常用的算法模板，熟练应用套路，举一反三、灵活运用，逐步提升刷题速度，力争“bug free”（无缺陷）。
如何进行刷题实战
刷题的过程就是熟练应用数据结构与算法的过程。在刷题过程中，要学会分析问题、解决问题的方法，总结常用的算法模板和套路，快速写出代码，通过锻炼达到“bug free”。可以集中时间进行系统性专项刷题，不可三天打鱼、两天晒网，也不可随机刷题。题不在多，在于精。通过看书掌握一种数据结构与算法之后，便可找该知识相关的简单题目试手，从易到难。刷题时，可以先在编译系统中编译通过，等测试用例通过且检查无误后再提交，因为在比赛中多次提交会被罚时。刷题网站有很多，算法竞赛刷题网站有Vjudge、POJ、HDU、Code Forces、洛谷等，找工作刷题网站有LeetCode。提交结果类型如下。
• AC（Accepted）：通过。
• WA（Wrong Answer）：答案错误。
• TLE（Time Limit Exceed）：超时。
• OLE（Output Limit Exceed）：超过输出限制。
• MLE（Memory Limit Exceed）：超出内存。
• RE（Runtime Error）：运行时错误。
• PE（Presentation Error）：格式错误。
• CE（Compile Error）：无法编译。
测试用例通过而提交不通过是很正常的，因为在测试用例中仅有一两组数据，而在后台有大量测试数据。遇到提交不通过的情况时，要首先根据提示判断错误类型，根据错误类型分析原因；然后冷静分析算法逻辑、易错点、特殊情况判断等，看看选择的数据结构和算法是否合适，是否存在死循环。在刷题过程中会发现很多“坑”，一定要记录下来，避免下次“踩坑”。
看题目时要看数据规模、时间限制和空间限制，看看设计的算法是否会超时超限，做到心中有数。如果限制时间为1s，则问题规模（n ）和算法时间复杂度之间的关系如下。
• n ≤11：O (n !)。
• n ≤25：O (2 n )。
• n ≤5000：O (n 2 )。
• n ≤106 ：O (n logn )。
• n ≤107 ：O (n )。
• n >108 ：O (logn )。
本书特色
本书具有以下特色。
（1）完美图解，通俗易懂。本书对每个算法的基本操作都有图解演示，通过图解，许多问题都变得简单，可迎刃而解。
（2）实例丰富，简单有趣。本书结合大量竞赛实例，讲解如何利用数据结构与算法解决实际问题，使复杂难懂的问题变得简单有趣，帮助读者轻松掌握算法知识，体会其中的妙处。
（3）深入浅出，透析本质。本书透过问题看本质，重点讲解如何分析和解决问题。本书采用了简洁易懂的代码，对数据结构设计和算法的描述全面细致，而且有算法复杂性分析及优化过程。
（4）实战演练，循序渐进。本书在对每个数据结构与算法讲解清楚后，都进行了实战演练，使读者在实战中体会数据结构与算法的设计和操作，从而提高独立思考、动手实践的能力。书中有丰富的练习题和竞赛题，可帮助读者及时检验知识掌握情况，为从小问题出发，逐步解决大型复杂性工程问题奠定基础。
（5）网络资源，技术支持。本书为读者提供书中所有范例程序的源代码、竞赛题及答案解析，读者对这些源代码可以自由修改编译，以符合自己的需要。本书提供博客、微信群、QQ群技术支持，可随时为读者答疑解惑。
建议和反馈
写书是极其琐碎、繁重的工作，尽管笔者已经尽力使本书的内容和网络支持接近完美，但仍然可能存在很多漏洞和瑕疵。欢迎读者提供关于本书的反馈意见，因为对本书的评论和建议都有利于我们改进和提高，以帮助更多的读者。如果对本书有什么评论和建议，或者有问题需要帮助，则可以致信rainchxy@126.com与笔者交流，笔者将不胜感激。
读者资源请参照本书封底提示。
致谢
感谢笔者的家人和朋友在本书写作过程中提供的大力支持。感谢电子工业出版社工作严谨、高效的张国霞编辑促成本书的早日出版。感谢提供宝贵意见的同事们。感谢提供技术支持的同学们。感恩遇到这么多良师益友！