写在前面，由于我们知道经常出现的算法是有限的，而题目是无限的，所以本文章主要服务于我自己去记录对于某OJ的总结，包含以下几个OJ网站:luogu.com.cn，北大OJPKU JudgeOnline，cf，力扣 (LeetCode) ，掘金，牛客网等网站，个人会做好一个大分类，比如某某题来源于哪里，如果没写就是我在一些书上或者一些有趣的例子上淘到的题目。
市面上的算法刷题实际上很多，但是我觉得这种普遍的刷题并不能给我们带来什么，很多同学也在刷完题后变成了“硬套”，这种在DP中屡见不鲜，所以本仓库主要是服务于想要学习好某个部分的同学/有兴趣的OIer，当然，还有我自己这个老登。
关于上传，我现在倾向的格式是POJ就简单做POJ，leetcode简写成LC，CodeForce简写作CF，以此类推，不过掘金我决定写成WG ，也就是代号+ +题号+题目+解法(可选) +解法序号(提供一题多解) 2025/12/26
算是C++里面最友善的一个OJ了，可以用#include<bits/stdc++.h>万能文件头，但是题解有时候参差不齐。题目类型官方有整理好，但是我觉得缺少一定的难度或者说难度也比较层次不齐。
Poj比较简洁，中规中矩，英文居多，适合ACMER去玩。个人Poj的题目也不是写很多，所以没有什么说服力。
个人认为cf的精髓就在于比赛，cf的比赛有四种级别：div1，div2，div3，div4（有时会有div1+2，除此之外的unrated暂且不论），难度呈递减。div1最难，因此只有rating1900+才有资格参加；div2是大多数普通acmer可以参加的难度；div3是比较简单的划水场，当你rating1600+就unrated了；div4是最简单的养老场，算法入门后就不靠它涨分了。
好处在于不用写一些头，对于cpp比较友好，各种头文件已经预先写好了，放心食用即可。
题解多样，对于求职或者面试来讲，刷热门100和算法150即可，如果有更高的要求，可以自行拓展题目。
相对于前面的OJ来看，掘金的亮点仅在于有AI校对的功能，但是截至目前我做题的情况来看，掘金的题目质量有高有低，分类来看是比较好的，缺点在于AI不够智能，在一些较难的题目中也经常容易自乱阵脚，推荐有一定代码基础的人做。
OJ的题目偏向于语法，对于不熟悉某一语言的语法可以先用牛客写，个人推荐使用python，或者一些陌生语言可以先通过几道编程题的编写来熟悉编程的OJ或者一些常用语法，如python：
str1=input().split()
str1.insert(0,"Allen")
print(str1)（1）输入
使用input()函数获取用户输入
（2）创建列表
使用split函数，对获取到的用户输入，以空格为间隔，创建一个列表
（3）添加到列表最前面
使用insert函数，将需要添加的内容（字符串'Allen'），添加到列表最前面
函数用法：需要添加内容的列表.insert(添加的位置，添加的内容)
（4）输出完整列表
使用print函数，输出列表
实际上数组在CS61B中是一个不错的数据存储，甚至置于链表之后去讲解，其也是Hash等数据结构的基础，也可以用数组去实现两个栈共用一个数组，也可用一个数组去实现链表（这要求我们用下标还有一些神奇的结构去实现）
拓扑排序 欧拉图
图的连通性 基环树 2-SAT 最大流 二分图 最小割 费用流
Tip
对比一下DFS和BFS：
- DFS的优势：DFS能搜索出从入口到出口的所有路径，BFS不行。不过，因为路径数量多，很少有题目要求输出所有路径或者输出路径数量。
- BFS能够快速找到最短路径，时间复杂度为$O(N+M)$,N为N个顶点，M为M条边。 DFS我们一般用递归实现，BFS我们用队列去实现。
双向广度搜索，BFS与优先队列，BFS与双端队列，IDDFS,IDA*，A*算法
我们知道DFS的计算量庞大，这时候我们采用剪枝的形式来减少计算量，我们把不可能的产生答案的条件剔除掉称之为剪枝。这跟插花的剪枝很像，我们要知道剪掉哪个枝条，以及在哪剪。 常见的有
- 可行性剪枝。对当前状态进行检查，如果当前条件不合法就不再进行
- 搜索顺序剪纸。搜索树有多个层次和分支，不同的搜索顺序会产生不同的搜索树形态，复杂度也相差很大。
- 最优性剪纸。在最优化问题的搜索过程中，如果当前花费的代价已经超过了预期花费，那么本次搜索就没有进行下去的意义。、
- 排除等效冗余。搜索不同的分支，如果结果是一样的，那么只搜索一个分支即可。
- 记忆化搜索。在递归的过程中有许多分支被反复计算，使用记忆化搜索可以减少重复运算。
BFS本质是一个求最短路径的算法，其求最短路径有一个前提：任意连接的顶点其边长相等，其复杂度为$O(N)$。 一般以两类题目为主：
- 最短路径的长度。答案唯一，路径长度即为路径结果顶点的数量
- 最短路径具体经过哪个顶点。由于最短路径可能有多条，一般输出字典序最小的那条路径。 还可以有以下场景：
- 求点1到其他店的最短路径，执行一次bfs即可
- 求任意点i到0的最短路径，相当于在反图上求起点0到其他所有点的最短路径
- 求任意点i到n+1的最短路径，相当于在反图上求起点n+1到其他所有点的最短路径
注意，用BFS的队列要判重，一般编码时定义
int vis[n]来判断是否已经用队列处理，若vis[i]=1，表示i已经用队列处理过，i不再进入队列。
int inf=0x3f3f3f它比n=10^3大，如果是int inf=0x3f3f3f3f，其数值是10^9.
在图论算法中，例如 Dijkstra 最短路径算法，你会用一个数组 dist 来存储从起点到所有其他顶点的距离。为了表示最开始所有距离都为无穷大，通常会将 dist 数组初始化为 0x3f3f3f3f。
中级：数位统计DP，状态压缩DP，区间DP，树形DP，概率DP 高级：单调队列优化，斜率优化，四边形不等式优化
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