是一份详细的ACM/ICPC算法竞赛备赛资源推荐，涵盖多个方面，旨在帮助参赛者全面、系统地准备比赛：
在线评测平台（OJ）
| 平台名称 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| HDU（杭州电子科技大学） | 收录大量ACM区域赛真题，题目质量较高，是国内选手常用的备赛平台之一。 | 熟悉ACM区域赛题型和难度，进行真题训练和模拟赛。 |
| POJ（北京大学） | 经典ACM题库，题目难度较高，历史悠久，很多题目具有较高的参考价值。 | 提升解题能力，挑战高难度题目，学习经典算法思路。 |
| Codeforces | 题目质量高，比赛频率高（每周1 - 2场），适合提高代码速度和思维能力，其Div.1（高难度）、Div.2（中等难度）、Div.3（入门难度）的难度分类明确。 | 日常训练、参加比赛提升实战能力，学习最新的算法和解题思路。 |
| 洛谷 | 中文题库，题目按算法分类清晰，适合初学者入门，同时也有NOI、ACM-ICPC等竞赛知识点的覆盖，用户多为竞赛选手，题解注重算法优化。 | ACM-ICPC、NOI等算法竞赛备赛，系统学习竞赛算法，新手入门和进阶训练。 |
| AtCoder | 题目风格独特，注重思维能力，适合训练算法思维，推荐ABC（AtCoder Beginner Contest）、ARC（AtCoder Regular Contest）等比赛。 | 锻炼算法思维，提高解题技巧，参加国际竞赛风格的比赛。 |
| LeetCode | 适合面试准备，题目偏应用，分类明确（如数组、链表、树），社区活跃，优质题解和讨论区丰富。 | 提升代码能力，积累常见题型，同时对ACM竞赛中的基础算法和应用类题目有一定的帮助。 |
学习书籍
（一）基础入门类
- 《算法竞赛入门经典》（刘汝佳）：是ACM-ICPC竞赛的经典学习资料，详细介绍了各种基本算法和数据结构，并提供了大量的例题和习题，语言通俗易懂，适合初学者快速入门。
- 《算法竞赛入门经典：训练指南》：与上述书籍类似，也是针对初学者编写，通过大量的实例和练习，帮助读者掌握基本的算法和编程技巧。
- 《挑战程序设计竞赛：入门篇》：由日本著名选手编写，清晰明了地阐述了各种基础算法和数据结构的实现和应用，难度适中，对于零基础的选手来说是很好的入门教材。
（二）进阶提高类
- 《算法导论》（CLRS）：算法领域的经典著作，涵盖了广泛的算法知识，包括排序、搜索、图算法、动态规划等，对算法的讲解深入且严谨，适合有一定基础的选手进一步提升算法理论水平。
- 《挑战程序设计竞赛》涵盖了更高级的算法和数据结构，以及一些竞赛中常见的技巧和策略，通过大量的例题和习题，帮助选手提高解题能力和竞赛水平。
（三）数学专项类
- 《具体数学》：主要介绍了在计算机科学中常用的数学知识，如数论、组合数学、离散概率等，对于解决ACM竞赛中的数学类问题非常有帮助。
- 《组合数学》（Richard A. Brualdi）：系统地介绍了组合数学的基本概念、理论和方法，包括排列组合、生成函数、递推关系等内容，是学习组合数学的经典教材。
在线课程
（一）国内平台
- B站：有许多优质的算法竞赛相关视频，如《算法零基础100讲》《算法竞赛进阶指南》系列视频等，内容丰富，讲解详细，适合不同阶段的选手学习。
- MOOC：例如浙江大学的《数据结构与算法分析》课程，由知名高校教师授课，教学质量高，可以帮助选手系统地学习数据结构和算法知识。
（二）国外平台
- Coursera：例如普林斯顿大学的《Algorithms, Part I》课程，该课程由浅入深地讲解了算法的核心概念和技术，包括排序、搜索、图算法等，通过作业和考试可以帮助选手巩固所学知识。
竞赛真题资源
（一）官方资源
- ACM-ICPC历年竞赛真题及详解：汇集了各大区域赛事自举办以来的官方真题，不仅覆盖了亚洲、欧洲、美洲等重要赛区，还包含了历年国际大学生程序设计竞赛（ICPC）的精选题目，每一道题目都尽可能配备了详细的解答思路或代码示例。
- NOI官网：提供历年NOI、NOIP真题，对于ACM选手来说，NOI的题目也具有很高的参考价值，可以帮助选手拓宽解题思路，提升算法水平。
（二）第三方整理资源
- 洛谷题库：收录NOI、CSP历年真题及详细题解，同时还有大量的其他竞赛题目和算法模板，是选手备赛的重要资源之一。
- Codeforces Gym：包含历史ACM/ICPC全球总决赛和区域赛题目，选手可以在这里找到许多经典的竞赛题目进行练习。
博客与社区
- OI Wiki：面向NOI/ACM选手的算法百科，涵盖了丰富的算法知识和竞赛经验分享，是选手学习和交流的重要平台之一。
- Codeforces Blog：选手分享竞赛经验和算法技巧，有很多关于比赛的心得体会、解题思路和方法等内容，对于选手了解竞赛动态和提升竞赛水平有很大的帮助。
- 知乎专栏：如“算法竞赛”“ACM国际大学生程序设计竞赛”等专栏，有很多选手和专家分享的备赛经验、算法讲解、竞赛分析等内容，可以通过阅读这些文章获取更多的备赛信息和学习资源。
组队与协作资源
- 虚拟评委（Virtual Judge）：由华中科技大学开发，亮点是模拟比赛的功能异常好用，平时选手可以自己配题做模拟比赛，还有大量的专题训练，有助于团队进行联合训练，提高协作能力。
- ACM-ICPC历年竞赛真题资源库的社区贡献部分：鼓励用户提交Pull Request，共同完善资源库，形成一个开放、共享的学习平台，团队可以一起参与资源的完善和讨论，提升整体实力。
ACM/ICPC算法竞赛备赛需要综合利用各种资源，包括在线评测平台、学习书籍、在线课程、竞赛真题资源、博客与社区以及组队与协作资源等，选手应根据自己的实际情况，制定合理的学习计划，有针对性地进行学习和训练，不断提高自己的算法水平、编程能力和团队协作能力，才能
