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算法竞赛模板库 by 灵茶山艾府 💭💡🎈

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Quick Overview

EndlessCheng/codeforces-go is a GitHub repository containing Go solutions for Codeforces problems. It provides a comprehensive collection of algorithmic solutions implemented in Go, serving as a valuable resource for competitive programmers and those preparing for coding interviews.

Pros

  • Extensive collection of Go solutions for Codeforces problems
  • Well-organized structure with solutions categorized by contest and problem number
  • Includes explanations and comments for many solutions, aiding in understanding
  • Regularly updated with new solutions and improvements

Cons

  • May not cover all Codeforces problems
  • Solutions might not always be the most optimal or efficient
  • Primarily focused on Go, limiting usefulness for users of other programming languages
  • Reliance on external solutions may hinder personal problem-solving skills development

Code Examples

  1. Binary Search implementation:
func binarySearch(arr []int, target int) int {
    left, right := 0, len(arr)-1
    for left <= right {
        mid := left + (right-left)/2
        if arr[mid] == target {
            return mid
        } else if arr[mid] < target {
            left = mid + 1
        } else {
            right = mid - 1
        }
    }
    return -1
}
  1. Depth-First Search (DFS) on a graph:
func dfs(graph map[int][]int, start int, visited map[int]bool) {
    visited[start] = true
    fmt.Printf("%d ", start)
    for _, neighbor := range graph[start] {
        if !visited[neighbor] {
            dfs(graph, neighbor, visited)
        }
    }
}
  1. Sieve of Eratosthenes for finding prime numbers:
func sieveOfEratosthenes(n int) []bool {
    isPrime := make([]bool, n+1)
    for i := 2; i <= n; i++ {
        isPrime[i] = true
    }
    for i := 2; i*i <= n; i++ {
        if isPrime[i] {
            for j := i * i; j <= n; j += i {
                isPrime[j] = false
            }
        }
    }
    return isPrime
}

Getting Started

To use the solutions from this repository:

  1. Clone the repository:

    git clone https://github.com/EndlessCheng/codeforces-go.git

  2. Navigate to the desired problem's solution:

    cd codeforces-go/problemset

  3. Run the Go file for the specific problem:

    go run problem_number.go

Remember to replace problem_number with the actual problem number you're interested in.

Competitor Comparisons

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hello-algorithm

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🌍 针对小白的算法训练 | 包括四部分：①.大厂面经 ②.力扣图解 ③.千本开源电子书 ④.百张技术思维导图（项目花了上百小时，希望可以点 star 支持，🌹感谢~）推荐免费ChatGPT使用网站

Pros of hello-algorithm

  • More comprehensive coverage of algorithms and data structures
  • Includes visual explanations and diagrams for better understanding
  • Offers content in multiple languages (Chinese and English)

Cons of hello-algorithm

  • Less focused on competitive programming compared to codeforces-go
  • May not have as many advanced or specialized algorithms
  • Updates less frequently than codeforces-go

Code Comparison

hello-algorithm (Python):

def binary_search(arr, target):
    left, right = 0, len(arr) - 1
    while left <= right:
        mid = (left + right) // 2
        if arr[mid] == target:
            return mid
        elif arr[mid] < target:
            left = mid + 1
        else:
            right = mid - 1
    return -1

codeforces-go (Go):

func binarySearch(a []int, x int) int {
    l, r := 0, len(a)
    for l < r {
        m := (l + r) >> 1
        if a[m] >= x {
            r = m
        } else {
            l = m + 1
        }
    }
    return l
}

Both repositories provide implementations of common algorithms, but codeforces-go focuses more on competitive programming solutions, while hello-algorithm offers a broader range of algorithms and data structures with explanations. The code comparison shows similar implementations of binary search in different languages, reflecting the repositories' focus on algorithm implementations.

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LeetCode-Go

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✅ Solutions to LeetCode by Go, 100% test coverage, runtime beats 100% / LeetCode 题解

Pros of LeetCode-Go

  • More comprehensive coverage of LeetCode problems
  • Better organization with problems categorized by difficulty and topics
  • Includes detailed explanations and time/space complexity analyses

Cons of LeetCode-Go

  • Focuses solely on LeetCode, limiting its scope compared to codeforces-go
  • May not include as many advanced algorithmic techniques used in competitive programming

Code Comparison

LeetCode-Go:

func twoSum(nums []int, target int) []int {
    m := make(map[int]int)
    for i, num := range nums {
        if j, ok := m[target-num]; ok {
            return []int{j, i}
        }
        m[num] = i
    }
    return nil
}

codeforces-go:

func solve(n int, a []int) int {
    sort.Ints(a)
    ans := 0
    for i := 0; i < n; i++ {
        ans += abs(a[i] - (i + 1))
    }
    return ans
}

The code examples showcase different problem-solving approaches. LeetCode-Go focuses on common interview questions, while codeforces-go addresses more competitive programming-style problems. Both repositories provide valuable resources for Go developers looking to improve their algorithmic skills, with LeetCode-Go being more suitable for interview preparation and codeforces-go for competitive programming practice.

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awesome-go

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A curated list of awesome Go frameworks, libraries and software

Pros of awesome-go

  • Comprehensive curated list of Go libraries, tools, and resources
  • Regularly updated with community contributions
  • Well-organized into categories for easy navigation

Cons of awesome-go

  • Not focused on competitive programming or algorithm solutions
  • Lacks actual code implementations or examples
  • May be overwhelming for beginners due to the sheer volume of resources

Code comparison

codeforces-go:

func solve(n int, a []int) int {
    sort.Ints(a)
    ans := 0
    for i := 0; i < n; i++ {
        ans += abs(a[i] - (i + 1))
    }
    return ans
}

awesome-go:

No direct code comparison available, as awesome-go is a curated list of resources rather than a code repository.

Summary

codeforces-go is a repository focused on competitive programming solutions in Go, providing implementations for various algorithms and data structures. On the other hand, awesome-go is a curated list of Go libraries, tools, and resources, serving as a comprehensive reference for Go developers. While codeforces-go offers practical code examples for algorithmic problems, awesome-go provides a broader overview of the Go ecosystem without specific code implementations.

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algorithm-pattern

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算法模板，最科学的刷题方式，最快速的刷题路径，你值得拥有~

Pros of algorithm-pattern

  • Focuses on algorithm patterns and provides a structured learning approach
  • Covers a wide range of common algorithms and data structures
  • Includes explanations and examples in multiple programming languages

Cons of algorithm-pattern

  • Less comprehensive in terms of problem-solving techniques specific to competitive programming
  • May not be as frequently updated with new problems and solutions
  • Lacks the extensive collection of Codeforces problem solutions

Code Comparison

algorithm-pattern (Go implementation of binary search):

func binarySearch(nums []int, target int) int {
    left, right := 0, len(nums)-1
    for left <= right {
        mid := left + (right-left)>>1
        if nums[mid] == target {
            return mid
        } else if nums[mid] < target {
            left = mid + 1
        } else {
            right = mid - 1
        }
    }
    return -1
}

codeforces-go (Binary search implementation from a Codeforces problem):

func f(m int) bool {
    // Problem-specific condition
}

func binarySearch() int {
    l, r := 0, 1e9
    for l < r {
        m := (l + r) >> 1
        if f(m) {
            r = m
        } else {
            l = m + 1
        }
    }
    return l
}

The code comparison shows that codeforces-go focuses more on competitive programming-specific implementations, while algorithm-pattern provides a more general approach to algorithms.

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awesome-golang-algorithm

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:memo: LeetCode of algorithms with golang solution(updating).

Pros of awesome-golang-algorithm

  • Broader coverage of algorithms and data structures beyond competitive programming
  • More organized structure with categorized algorithms
  • Includes explanations and comments for better understanding

Cons of awesome-golang-algorithm

  • Less focused on specific competitive programming platforms
  • May not cover as many advanced or niche algorithms used in competitions
  • Updates might be less frequent compared to codeforces-go

Code Comparison

codeforces-go:

func solve(n int, a []int) int {
    sort.Ints(a)
    return a[n/2]
}

awesome-golang-algorithm:

func BinarySearch(arr []int, target int) int {
    left, right := 0, len(arr)-1
    for left <= right {
        mid := left + (right-left)/2
        if arr[mid] == target {
            return mid
        } else if arr[mid] < target {
            left = mid + 1
        } else {
            right = mid - 1
        }
    }
    return -1
}

The codeforces-go example shows a concise solution for a specific problem, while the awesome-golang-algorithm example demonstrates a more general-purpose implementation of a common algorithm with detailed steps.

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Introduction-to-Golang

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【未来服务器端编程语言】最全空降golang资料补给包（满血战斗），包含文章，书籍，作者论文，理论分析，开源框架，云原生，大佬视频，大厂实战分享ppt

Pros of Introduction-to-Golang

  • Comprehensive learning resource for Go beginners
  • Covers a wide range of Go topics and concepts
  • Includes practical examples and exercises

Cons of Introduction-to-Golang

  • Less focused on competitive programming
  • May not provide advanced algorithmic solutions
  • Updates less frequently compared to codeforces-go

Code Comparison

Introduction-to-Golang (basic Go syntax):

package main

import "fmt"

func main() {
    fmt.Println("Hello, World!")
}

codeforces-go (competitive programming solution):

package main

import (
    "bufio"
    "os"
)

func solve(in *bufio.Reader, out *bufio.Writer) {
    // Problem-specific solution
}

The Introduction-to-Golang repository is better suited for beginners learning Go from scratch, offering a structured approach to understanding the language. On the other hand, codeforces-go is tailored for competitive programmers, providing solutions to Codeforces problems and focusing on algorithmic challenges. While Introduction-to-Golang covers a broader range of topics, codeforces-go offers more specialized content for algorithm enthusiasts and those preparing for coding competitions.

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算法竞赛模板库 by 灵茶山艾府 💭💡🎈

算法 Algorithm

由于算法知识点繁杂，将自己学习到的算法、做过的题目分类整理好是有必要的。

一个算法模板应当涵盖以下几点：

  • 对该算法的基本介绍（核心思想、复杂度等）
  • 参考链接或书籍章节（讲得比较好的资料）
  • 模板代码（代码注释、使用说明）
  • 模板补充（常见题型中的额外代码、建模技巧等）
  • 相关题目（模板题、经典题、思维转换题等）

算法目录

不了解 Go？快速入门教程

  • 集合论与位运算
  • 数据结构
  • 字符串 strings.go
  • 数学
    • 数论 math.go
      • 辗转相除法（最大公因数 GCD）
      • 类欧几里得算法 ∑⌊(ai+b)/m⌋
      • Pollard-Rho 质因数分解算法
      • 埃氏筛（埃拉托斯特尼筛法）
      • 欧拉筛（线性筛）
      • 欧拉函数
      • 原根
      • 扩展 GCD
        • 二元一次不定方程
      • 逆元
        • 线性求逆元
      • 中国剩余定理（CRT）
        • 扩展中国剩余定理
      • 离散对数
      • 大步小步算法（BSGS）
        • 扩展大步小步算法
      • 二次剩余
      • Jacobi 符号
      • N 次剩余
      • 卢卡斯定理
        • 扩展卢卡斯定理
      • 卡特兰数
      • 默慈金数
      • 那罗延数
      • 斯特林数
        • 第一类斯特林数（轮换）
        • 第二类斯特林数（子集）
      • 贝尔数
      • 欧拉数
      • 数论分块（整除分块）
      • 莫比乌斯函数
      • 莫比乌斯反演
        • 互质计数问题
        • GCD 求和问题
      • 杜教筛
    • 组合数学 math_comb.go
      • 常见模型
      • 常用恒等式
      • 容斥原理
    • 快速傅里叶变换 FFT math_fft.go
    • 快速数论变换 NTT math_ntt.go
      • 包含多项式全家桶（求逆、开方等等）
    • 快速沃尔什变换 FWT math_fwt.go
    • 连分数、佩尔方程 math_continued_fraction.go
    • 线性代数 math_matrix.go
      • 矩阵相关运算
      • 高斯消元
      • 行列式
      • 线性基
    • 数值分析 math_numerical_analysis.go
      • 自适应辛普森积分
      • 拉格朗日插值
    • 计算几何 geometry.go
      • 线与点
      • 线与线
      • 圆与点
        • 最小圆覆盖
          • Welzl 随机增量法
        • 固定半径覆盖最多点
      • 圆与线
      • 圆与圆
      • 圆与矩形
      • 最近点对
      • 多边形与点
        • 判断点在凸多边形内 $O(\log n)$
        • 判断点在任意多边形内
          • 转角法（统计绕数）
      • 凸包
      • 最远点对
        • 旋转卡壳
      • 半平面交
    • 博弈论 games.go
      • SG 函数
  • 动态规划 dp.go
    • 背包
      • 0-1 背包
      • 完全背包
      • 多重背包
        • 二进制优化
        • 单调队列优化
        • 同余前缀和优化（求方案数）
      • 分组背包
      • 树上背包（依赖背包）
      • 字典序最小方案
    • 线性 DP
      • 最大子段和
      • LCS
      • LPS
      • LIS
        • 狄尔沃斯定理
      • LCIS
      • 长度为 m 的 LIS 个数
      • 本质不同子序列个数
    • 区间 DP
    • 环形 DP
    • 博弈 DP
    • 概率 DP
    • 期望 DP
    • 状压 DP
      • 全排列 DP
      • 旅行商问题（TSP）
      • 子集 DP
      • 高维前缀和（SOS DP）
      • 插头 DP
    • 数位 DP
      • 记忆化搜索（同时跑上下界）
    • 倍增优化 DP
    • 斜率优化 DP（CHT）
    • WQS 二分优化 DP（凸优化 DP / 带权二分）
    • 树形 DP
      • 树的直径个数
      • 在任一直径上的节点个数
      • 树上最大独立集
      • 树上最小顶点覆盖
      • 树上最小支配集
      • 树上最大匹配
      • 换根 DP（二次扫描法）
        • 简单写法
        • 维护最大次大写法
        • 前后缀分解写法（适用性最广）
  • 图论 graph.go
    • 链式前向星
    • DFS 常用技巧
    • BFS 常用技巧
    • 欧拉回路和欧拉路径
      • 无向图
      • 有向图
      • 完全图
    • 割点
    • 割边（桥）
    • 双连通分量（BCC）
      • v-BCC
      • e-BCC
    • 仙人掌 & 圆方树
    • 最短路
      • Dijkstra
      • SPFA（队列优化的 Bellman-Ford）
        • 差分约束系统
      • Floyd-Warshall
      • Johnson
      • 0-1 BFS（双端队列 BFS）
      • 字典序最小最短路
      • 同余最短路
    • 最小环
    • 最小斯坦纳树
    • 最小生成树（MST）
      • Kruskal
      • Prim
    • 单度限制最小生成树
    • 次小生成树
    • 曼哈顿距离最小生成树
    • 最小差值生成树
    • 最小树形图
      • 朱刘算法
    • 二分图判定（染色）
    • 二分图找奇环
    • 二分图最大匹配
      • 匈牙利算法
    • 带权二分图最大完美匹配
      • Kuhn–Munkres 算法
    • 拓扑排序
    • 强连通分量（SCC）
      • Kosaraju
      • Tarjan
    • 2-SAT
    • 基环树
    • 最大流
      • Dinic
      • ISAP
      • HLPP
    • 最小费用最大流
      • SPFA
      • Dijkstra
    • 三元环计数
    • 四元环计数
    • 树上问题 graph_tree.go
      • 直径
      • 重心
      • 点分治
      • 点分树
      • 最近公共祖先（LCA）
        • 倍增
        • ST 表
        • Tarjan
        • 树上差分
        • 虚树
      • 重链剖分（HLD）
      • 长链剖分
      • 树上启发式合并（small to large）
        • 按大小合并
        • 轻重儿子合并
      • 树分块
      • Prufer 序列
  • 其他
    • 位运算笔记 bits.go
      • bitset
      • 区间位运算 trick（含 GCD）
    • 二分 三分 sort.go
      • 二分答案
      • 0-1 分数规划
      • 整体二分
    • 搜索 search.go
      • 枚举排列
      • 枚举组合
      • 生成下一个排列
      • 康托展开
      • 逆康托展开
      • 枚举子集
        • Gosper's Hack
      • 折半枚举（Meet in the middle）
        • 超大背包问题
    • 随机算法 rand.go
      • 模拟退火
    • 基础算法 common.go
      • 算法思路整理
      • 分组循环
      • 滑动窗口
      • 前缀和
      • 同余前缀和
      • 二维前缀和
      • 菱形区域和
      • 斜向前缀和
        • 菱形边界和
      • 等腰直角三角形区域和
        • 金字塔区域和
      • 二阶差分
      • 二维差分
      • 菱形二维差分
      • 离散化
    • 杂项 misc.go
  • 快速输入输出模板 io.go

分类题单

如何科学刷题？

  1. 滑动窗口与双指针（定长/不定长/单序列/双序列/三指针）
  2. 二分算法（二分答案/最小化最大值/最大化最小值/第K小）
  3. 单调栈（基础/矩形面积/贡献法/最小字典序）
  4. 网格图（DFS/BFS/综合应用）
  5. 位运算（基础/性质/拆位/试填/恒等式/思维）
  6. 图论算法（DFS/BFS/拓扑排序/最短路/最小生成树/二分图/基环树/欧拉路径）
  7. 🔥动态规划（入门/背包/状态机/划分/区间/状压/数位/数据结构优化/树形/博弈/概率期望）
  8. 常用数据结构（前缀和/差分/栈/队列/堆/字典树/并查集/树状数组/线段树）
  9. 数学算法（数论/组合/概率期望/博弈/计算几何/随机算法）
  10. 贪心与思维（基本贪心策略/反悔/区间/字典序/数学/思维/脑筋急转弯/构造）
  11. 链表、二叉树与一般树（前后指针/快慢指针/DFS/BFS/直径/LCA）

欢迎关注 B站@灵茶山艾府

如何选择题目 How to Choose Problems

Rating < 2100

这一阶段主要目标是提高对问题的观察能力。做构造题可以针对性地训练这一点。

选择难度在自己 rating 到 rating+200 范围内的构造题 (tag: constructive algorithms)，按照过题人数降序做题，比如 [1700,1900] 区间的就是下面这个链接：

https://codeforces.com/problemset?order=BY_SOLVED_DESC&tags=constructive+algorithms%2C1700-1900

通过大量的构造题训练，提高观察能力，快速找到切题入口。具体见我在知乎上的这篇 回答。

Rating >= 2100（个人训练用，仅供参考）

见识更高的山、更广的海。

按人数从高到低，做 2200+ 的题目。建议不设置难度上限！由于按人数排序，难度分不会太高，不设上限可以避免错过高分好题。

我的 Codeforces 账号

0x3F

测试及对拍 Testing

编写一个 run(io.Reader, io.Writer) 函数来处理输入输出。这样写的理由是：

  • 在 main 中调用 run(os.Stdin, os.Stdout) 来执行代码；
  • 测试时，将测试数据转换成 strings.Reader 当作输入，并用一个 strings.Builder 来接收输出，将这二者传入 run 中，然后就能比较输出与答案了；
  • 对拍时需要实现一个暴力算法 runAC，参数和 run 一样。通过 随机数据生成器 来生成数据，分别传入 runAC 和 run，通过比对各自的输出，来检查 run 中的问题。

具体可以见 Codeforces 代码仓库 main，所有非交互题的代码及其对应测试全部按照上述框架实现。

例如：1439C_test.go

交互题的写法要复杂一些，需要把涉及输入输出的地方抽象成接口，详见 interactive_problem。

学习资料及题目 Resources

注：由于入门经典上选了很多区域赛的题，一部分题目可以在 GYM 上找到，这样可以就可以用 Go 编程提交了。

算法竞赛入门经典（第二版）

算法竞赛入门经典训练指南

算法竞赛入门经典训练指南（升级版）

算法竞赛进阶指南

算法竞赛入门到进阶

《算法竞赛》配套题单

国家集训队论文列表

算法竞赛 (ICPC, OI, etc) 论文，课件，文档，笔记等

算法竞赛课件分享 by hzwer

算法第四版 Java 源码

数据结构和算法动态可视化

OI Wiki

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