参加acm需学

1. 语言基础（40小时）

• 语法和基本结构：控制结构（如if、for、while）、函数、递归、异常处理等。
• 面向对象编程：类与对象、继承、多态、抽象类、接口等概念。
• 标准库：特别是数据处理、文件读写、正则表达式、日期和时间、错误和异常处理、字符串操作等常用库。
• 调试和测试：单元测试、调试工具使用，代码风格检查（如pylint、flake8）。
• 实践：使用一些简单的编程题目（如LeetCode Easy）进行巩固，提升代码编写的流畅性。

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2. 基础数据结构（每个10小时）

这里列出的基础数据结构通常都是编程的基础，可以按每个10小时进行学习：

1. 数组和字符串：掌握数组的操作（增删改查）、字符串操作（字符数组、拼接、查找、截取）。
2. 链表：单链表、双向链表、循环链表。重点在链表的增删查改，反转链表，链表合并等。
3. 栈：使用栈进行表达式求值、括号匹配等经典问题。
4. 队列和双端队列：包括普通队列和双端队列的操作，以及实际应用，如滑动窗口问题。
5. 哈希表：哈希函数、冲突处理，掌握用哈希表解决查找问题，例如求两个数组的交集。
6. 树：二叉树，二叉搜索树，基本树的遍历（前序、中序、后序、层序遍历），递归和非递归方式。
7. 堆：优先队列、最大堆和最小堆，实现方式及其在排序和快速查找中的应用。
8. 图的基础知识：图的表示（邻接矩阵、邻接表），图的遍历（DFS、BFS），简单的路径查找。

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3. 基础算法（每个15小时）

基础算法部分主要包括排序、搜索、递归、分治等。可以将20个算法按照以下推荐分配学习：

1. 排序算法（4个算法）：

   • 冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、快速排序等。

2. 查找算法（3个算法）：

   • 二分查找（适用于有序数组）、哈希查找、深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）。

3. 递归与分治（2个算法）：

   • 理解递归的思想和分治法的应用，如归并排序和快速排序。

4. 贪心算法（2个算法）：

   • 了解贪心算法的基本思想，例如找零问题、最优子结构的问题。

5. 回溯算法（2个算法）：

   • 理解回溯法的思路，如排列组合问题、N皇后问题、数独问题等。

6. 搜索和路径规划（4个算法）：

   • DFS、BFS、A*算法、Dijkstra算法，适用于路径规划、迷宫问题等。

7. 其他基础算法（3个算法）：

   • 快慢指针（如链表中环的检测）、滑动窗口（适用于字符串匹配和最长子数组问题），双指针（适用于两数和、三数和问题）。

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4. 基础竞赛算法（每个20小时）

基础竞赛算法难度较大，通常在解决复杂问题时使用。以下是一些常见的竞赛算法主题：

1. 高级搜索算法：如IDA*算法、双向BFS。
2. 数论：如质数判断、欧几里得算法（最大公约数）、快速幂、组合数学、阶乘等。
3. 动态规划：如背包问题、最长公共子序列、最长递增子序列等。
4. 图论算法：如最短路径算法（Dijkstra、Floyd-Warshall）、最小生成树（Prim、Kruskal）。
5. 并查集：掌握并查集的结构，特别是路径压缩和按秩合并的实现。
6. 高级数据结构：如树状数组、线段树、字典树（Trie）、二叉索引树等。
7. 字符串匹配算法：KMP算法、Rabin-Karp算法、AC自动机等。
8. 概率和期望值算法：在随机化算法和期望问题中常见，如蒙特卡洛算法等。
9. 数学优化：如整数规划、线性规划的简单应用。

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5. 动态规划额外训练（100小时）

动态规划是竞赛和工程中非常重要的算法设计思想，通过100小时的专项训练可以帮助你掌握这类算法。以下是动态规划的重点内容：

• 基础动态规划问题：如斐波那契数列、楼梯问题等，理解最优子结构。
• 背包问题：01背包、完全背包、多重背包等。
• 区间型动态规划：如戳气球、回文子序列问题等。
• 子序列型动态规划：如最长上升子序列、最长公共子序列。
• 路径规划型动态规划：如最小路径和、独特路径等。
• 状态压缩动态规划：如旅行商问题。
• 双序列动态规划：如编辑距离、字符串匹配等问题。
• 博弈类问题：如石子游戏等