演算法大牛左
❶ ACM：參加過ACM的大牛是不是練習時都要把每個演算法敲幾十幾百次呢
ACM比賽可以帶紙質資料，准備一份模板是很有必要的，所以演算法模版很重要，記住模版一定要權威，不要網上雜七雜八的拿來當模版，一份好的模板一定會對你的編程習慣和演算法實現打下良好的基礎。但是，ACM比賽的等級越高，模版的作用就越小，畢竟比賽不是套模板。
沒有人會把每個演算法敲幾百遍，大牛更加不會，敲十遍還記不住的話，一百遍也沒用的，重要的是對演算法本身的理解。如果你真正理解了演算法但寫不出來，那是你編程水平問題，這樣應該多看看大牛的代碼，多看看模板。
大牛不是演算法模板敲的多，而是對演算法理解的深刻並加上做的題目多，演算法就像數學公式，你記住公式難道就能考高分了嗎。重要的是運用啊，一個數學高手對於新學的公式他可以隨時推導出來，因為對公式真正理解啊，推的多了自然記住了，不是嗎。對於新手，先不要學演算法，先去poj做水題，就是簡單的題目沒什麼演算法，水題不要做太多，100題就差不多了。接下來就該系統的學習一下演算法了，《演算法導論》和《演算法藝術與信息學競賽》是我覺得必看的兩本書。另外，歷屆NOI國家隊選手的論文也是很有價值的，也屬於必看。接下來繼續去poj做題，多思考，做不出來就網路，google，poj做題的人非常多。做題可以查漏補缺，之前沒碰到過的 演算法都可能在題目中體現，碰到沒學過的演算法就網路學習，然後選一個好的放到你的演算法模板庫，poj做題1000以上想不成大牛都難！
我只想說大牛基本上都是這么過來的，當然不排除個別天才，不過我沒碰到過也沒聽過誰不做大量的題就能成為牛人的，畢竟天道酬勤。
❷ 為了提高演算法為什麼有些大牛說搞acm的性價比很低
我想說下我的了解。
演算法書有很多可以參考：
ConcreteMathematics --- A Foundation For Computer Science
Ronald L. Graham ， Donald E. Knuth ， Oren PatashnikIntroctionto Algorithms
Thomas H. Cormen ，CharlesE. Leiserson ，Ronald L. Rivest ，CliffordStein（強烈推薦）實用演算法的分析和程序設計-吳文虎王建德
（大名鼎鼎的「黑書」。內容包括了競賽需要的各種演算法，各種層次的讀者都適合。）
網路演算法與復雜性理論 -謝政李建平
（強烈推薦）演算法+數據結構=程序-N.Wirth
（Pascal語言的發明人Wirth教授的名著，深入闡述了演算法與數據結構的關系，對每個演算法都提供詳細的Pascal源程序，適合各種水平的讀者。）
❸ 左程雲國內什麼水平
頂級。左程雲國內頂級演算法大牛被人們稱為左神。左程雲，本科就讀於華中科技大學、碩士畢業於芝加哥大學。先後在IBM、網路、GrowingIO和亞馬遜工作，是一個刷題7年的演算法愛好者，也是馬士兵教育的演算法授課老師。
❹ 麻煩問下各路大牛 怎麼求無向圖中的最小環長度 萬分感謝
我用的是Dijsktra演算法進行的計算。假設一個環中有兩個頂點A,B，那麼走完這個環的最小路程是從A到B的最短路+去掉A到B的最短路上的所有路徑後的A到B（B到A）的最短路（就相當於是從A走到B再走到A的最短路）
因此，在外層枚舉A，算出A到各個點的最短路，同時記下路徑。然後枚舉每一個B，刪掉A到B上最短路徑所經過的邊，再算一次A到B的最短路徑，然後兩者相加，求得一個環的最短路。最後找一個最小的環的長度，輸出即可。時間復雜度到了O(n^4)，所以我有一組花了0.9s.
但是這道題的難點在於那個BT的INPUT-------從來都沒有見過的圖的輸入方式：告訴的是邊與邊的關系。
我是這樣解決的：找出所有的邊的兩個端點（不管是否重復），並把這些端點連了哪些邊記錄下來。然後去掉重復的頂點，剩下的就是圖的頂點。接著通過枚舉尋找任意兩個頂點是否都連了相同的邊，如果連了，說明這兩個頂點就是被這條邊所連，因此就可以在鄰接矩陣中記錄下來。時間復雜度O(n^3)
這一題是我一次AC的。。。難得在USACO Cheapter4 裡面一次AC哈。。
Cherry還有更好的O(n^3)的演算法，我也不知道怎麼做的。感興趣的去看一下子。
❺ 請問演算法大牛，這個運行次數怎麼出現的，i*(i+1)/2 是什麼意思，後面的多項式又是怎麼產生的
數學公式：(1+2+...+n) = n*(n+1)/2
可以理解：for(i=1;i<=n;i++) for(j=1;j<=i;j++)循環次數就是(1+2+...+n), 因為i = 1是j循環1次，
i = n是j循環n次，依次遞推就可以了。
❻ 在計算化學演算法設計上國內外各有哪些大牛
樓主提出的問題很模糊，標題指向「演算法設計」，正文卻給出了「改進半經驗」為例子。「半經驗」是一種理論模型，而演算法是針對某個理論模型的數值實現，正如陳浩源答案在第二段給出的一些加速演算法。假如標題是無心之失，而正文是對自己問題的具體闡述，那麼你的問題應該是，「國外開發計算化學理論模型的有哪些大牛」。鑒於你特意指出「改進半經驗」，也許你想了解的就是半經驗類型的理論模型有哪些課題組。實際問的也就是PM6, AM1, 以及SCC-DFTB這些半經驗方法是誰在開發。這個簡單，只要知道了有哪些半經驗方法，照著文獻搜就行了。陳浩源的回答在第一段給出了若干開發SCC-DFTB模型的一些課題組。
❼ 怎樣求大組合數（取模）（ACM演算法）
這種題目然做過的，
意思比較簡單，就由 m 個共 0 和 n 個 1 組成一個串，但從左到右要1出現的次數不少於0出現的次數。
由大牛的演算法： 結果就是 C(m+n, n) - C(m+n, m-1) 再取模，我們可以對式子化簡一下就是：
(n+m)！*
(n-m+1) / ((m)！* (n+1)！)
再取模，但由於組合數很大，直接用大數乘除就會超時了，看了別人的報告才知道原來可以用素數化簡快速求模的， n! = 2^p[i] *
3^p[i] * 5^p[i]*...... 再求模就可以很快了~(^ = ^)~。。。
#include<iostream>
#include<stdio.h>
#include<string.h>
using namespace std;
#define M 2000005
#define mm 20100501
bool sig[M];
int prime[150000], p[150000], len; // prime 記錄素數， p 記錄素數的冪 len 記錄長度
void getprime() // 篩法找素數
{
int i,j,k=0;
prime[k++] = 2;
for(i=3; i<=M; i+=2)
{
if( !sig[i] )
{
prime[k++] = i;
for(j=i; j<=M; j+=i)
sig[j] = 1;
}
}
}
void get(int k, int s) // K! 的素數分解, S為指數的加減(分母，分子)
{
int i, mid;
for(i=0; prime[i]<=k && prime[i]; i++)
{
mid = k;
while(mid)
{
if(s)
p[i] += mid/prime[i];
else
p[i] -= mid/prime[i];
mid /= prime[i];
}
}
if(len < i)
len = i;
}
__int64 cal() // 計算結果 (prime[i...]^p[i...]) % mm
{
__int64 i,ans = 1;
for(i=0; i<=len; i++)
{
if( p[i] )
{
__int64 t = prime[i], b = p[i], ret = 1;
while(b) //計算 (t^b) % mm
{
if(b%2) ret *= t %mm;
t = t*t%mm;
b /= 2;
}
ans = ( ans*ret ) % mm;
}
}
return ans;
}
int main()
{
int t,m,n,i,mid;
__int64 ans;
getprime();
cin>>t;
while(t--)
{
cin>>n>>m;
len = 0;
memset(p, 0, sizeof(p));
mid = n-m+1; //先前要把 n-m+1 的因子加進 P 中去才能使 (m+n)! / ((m)!*(n+1)!) 整除
for(i=0; mid>1; i++)
{
if( mid%prime[i] == 0)
{
while(mid%prime[i]==0)
{
p[i] += 1;
mid /= prime[i];
}
}
}
get(m+n, 1);
get(m, 0);
get(n+1, 0);
ans = cal();
printf("%I64d\n", ans);
}
return 0;
}
可以用素數分解法，
先求出上面和下面的素數表示，然後約分後，再用求冪公式