ACM/ICPC算法竞赛备赛资源全攻略，助你高效备战，冲刺佳绩

ACM/ICPC算法竞赛备赛资源推荐

竞赛简介

ACM国际大学生程序设计竞赛（ACM-ICPC）是由国际计算机协会（ACM）主办的全球最具影响力的大学生算法竞赛，采用团队赛形式（3人一组），共用1台电脑，在5小时内解决6 - 13道题，题目涵盖数据结构、算法、数学等多个领域，注重算法设计和团队协作，对代码实现速度要求高。

学习资源

（一）书籍

1. 入门阶段
   • 《算法竞赛入门经典》：刘汝佳著，详细介绍了算法竞赛所需的基础知识，包括各种基础算法和数据结构，如排序、搜索、贪心等，语言通俗易懂，适合初学者快速入门。
   • 《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，可帮助新手建立扎实的基础。
2. 进阶阶段
   • 《算法导论》：CLRS的经典教材，对算法和数据结构进行了全面深入的讲解，涵盖了从基础到高级的各种算法，如动态规划、图论算法等，是提升算法理论水平的必备书籍。
   • 《挑战程序设计竞赛》更深入，涉及一些高级算法和技巧，如线段树、树状数组等，适合有一定基础的选手进一步提升自己的竞赛能力。
3. 数学方面
   • 《具体数学》：详细介绍了与计算机科学相关的数学知识，如组合数学、数论、离散数学等，为解决竞赛中的数学问题提供了坚实的理论基础。
   • 《组合数学》：Richard A. Brualdi著，系统地讲解了组合数学的基本概念和方法，对于理解竞赛中的组合问题、概率问题等有很大帮助。

（二）在线课程

1. Coursera平台
   • 《Algorithms, Part I》：由普林斯顿大学开设，课程内容涵盖算法的基础概念和常见算法，如排序、搜索、图算法等，通过视频讲解、作业练习和测验等方式帮助学生掌握算法知识。
2. B站
   • 《算法零基础100讲》：该系列视频从零基础开始讲解算法知识，包括编程语言基础、数据结构、算法原理等，内容丰富，讲解详细，适合初学者自学。
   • 《算法竞赛进阶指南》系列视频：对算法竞赛中的高级算法和技巧进行了深入讲解，如动态规划优化、图论算法的应用等，同时还会分享一些竞赛经验和解题思路。
3. MOOC平台
   • 《数据结构与算法分析》：浙江大学开设的课程，系统地介绍了数据结构和算法的分析方法，包括时间复杂度、空间复杂度的分析，以及各种数据结构和算法的实现和应用。

（三）博客与社区

1. OI Wiki：面向NOI/ACM选手的算法百科，涵盖了各种算法和数据结构的详细介绍、实现代码以及相关的例题解析，是学习和查阅算法知识的重要平台。
2. Codeforces Blog：众多选手会在上面分享竞赛经验和算法技巧，包括比赛心得、解题思路、代码优化方法等，通过阅读这些文章可以了解到最新的竞赛动态和高手们的思维方式。
3. 知乎专栏：如“算法竞赛”“ACM国际大学生程序设计竞赛”等专栏，有很多关于算法竞赛的文章，包括竞赛经验分享、算法讲解、题目分析等，可以从中获取到很多有价值的信息。

刷题平台

（一）洛谷

1. 特点
   • 中文题库,题目按算法分类清晰，适合国内选手备赛，有详细的题解和讨论区，用户可以在讨论区与其他选手交流解题思路和心得。
   • 支持在线评测,贴合ACM竞赛环境，能够实时反馈代码的运行结果，方便选手进行调试和改进。
2. 适用场景：适合ACM - ICPC、NOI等算法竞赛的备赛，尤其是初学者入门和基础算法的巩固练习。

（二）Codeforces

1. 特点
   • 题目质量高,比赛频率高（每周1 - 2场），能够锻炼选手的代码速度和思维能力，题目难度分类明确，有Div.1（高难度）、Div.2（中等难度）、Div.3（入门难度）等不同级别，选手可以根据自己的水平选择合适的题目。
   • 作为国际知名的线上比赛网站,吸引了全球各地的高手参与，选手可以与他们同场竞技，了解自己在国际市场的水平。
2. 适用场景：适合ACM - ICPC竞赛的进阶训练和提高阶段，通过参加比赛可以提升选手的实战能力和应对压力的能力。

（三）AtCoder

1. 特点
   • 题目风格独特,注重思维能力的训练，能够培养选手的创新思维和解决问题的能力，比赛分为ABC（AtCoder Beginner Contest）、ARC（AtCoder Regular Contest）等不同级别，适合不同水平的选手参加。
   • 平台的界面简洁,操作方便，题目描述清晰，易于理解。
2. 适用场景：适合训练算法思维，提升解决复杂问题的能力，对于准备ACM - ICPC竞赛的选手来说，可以作为辅助训练平台，拓宽解题思路。

（四）LeetCode

1. 特点
   • 题目偏应用,分类明确（如数组、链表、树等），适合面试准备，同时也有助于提升选手的代码实现能力和算法应用能力，社区活跃，有丰富的优质题解和讨论区，选手可以从中学习到不同的解题思路和优化方法。
   • 支持多种编程语言,如Python、Java、C++等，方便选手选择自己熟悉的语言进行练习。
2. 适用场景：适合初学者入门和基础算法的练习，以及提升代码能力和面试准备，但对于ACM - ICPC竞赛的高阶题目训练可能不够。

竞赛真题资源

（一）ACM/ICPC

1. HDU（杭州电子科技大学）：收录大量ACM区域赛真题，是ACM选手进行真题训练的重要平台之一，题目质量较高，涵盖了各种算法和数据结构的应用，通过练习这些题目可以让选手熟悉ACM竞赛的题型和难度。
2. POJ（北京大学）：经典的ACM题库，题目难度较高，有很多具有代表性的题目，其题目涵盖了ACM竞赛的各个知识点，是提升算法水平和解题能力的良好资源。
3. 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历年的比赛真题，进行模拟训练，感受竞赛的氛围和难度。

（二）其他国际竞赛

1. Google Code Jam：全球知名算法竞赛，题目新颖，难度较大，涉及的算法和数据结构广泛，参加这个竞赛可以拓宽选手的视野，接触到最前沿的算法问题，提升解决复杂问题的能力。
2. TopCoder：提供算法竞赛和软件开发竞赛，其algorithm比赛的single round match非常具有挑战性，能够锻炼选手的算法设计和编程实现能力，同时还可以了解到一些实际应用场景中的算法问题。

组队与协作

1. 寻找队友：寻找有兴趣、并具备一定编程能力的队友，最好在编程语言、算法方向等方面各有所长，能够形成互补，可以通过学校的算法社团、编程比赛等活动结识志同道合的同学。
2. 团队协作训练：在备赛过程中，要注重团队协作训练，模拟比赛场景，练习“三个人一台电脑”的协作模式，明确各自的分工，如有人负责读题和思路分析，有人负责代码实现，有人负责调试和优化等，提高团队的协作效率。
3. 沟通交流：团队成员之间要保持良好的沟通交流，及时分享自己的想法和思路，遇到问题共同讨论解决，在平时的训练中，可以定期进行团队会议，总结经验教训，制定下一步的训练计划。