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xmu acm 的代码

上传者： tsukikiss | 上传时间： 2024-09-07 10:44:35 | 文件大小： 14KB | 文件类型： RAR
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。

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