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ACM /ICPC的比賽形式一般是五個小時八個題目,綜合考察選手的數學能力、算法能力、coding能力和debug能力,還有團隊配合能力。數學方面主要強調組合數學、圖論和數論這三個方面的能力;而算法的覆蓋范圍很廣,涉及了大部分經典的算法,和少量較前沿的算法。由于每道題目都需要通過所有的測試數據才能得分,并且需要精確解,這限制了Approximation algorithm在一些NP-hard的題目中的運用,從而使得搜索和剪枝策略對于NP-hard的題目非常重要。
Final的題目和Regional題目的比較
ACM ICPC官方的正式比賽可分為World Final和Regional Contest兩種。Final的題目更加正統和嚴謹,強調算法的綜合運用,一個題目往往需要幾種算法的結合。從這幾年的final的題目看,final加大了題目的代碼量,對代碼能力的要求有所增強。而Regional的題目則更加靈活,同時每個賽區也有自己的出題風格。歐洲賽區的題目以高質量出名,對算法和數學的強調甚至超過了World Final;美國的賽區較多模擬題,強調代碼量。而亞洲則介于兩者之間,同時由于每年都有一些新的賽區,所以并沒有很固定的模式。
下面淺談一下近幾年ACM ICPC的題目的覆蓋面。一些常規的算法和題型沒什么好講的,下面主要側重一些新穎的知識點或題型,或是一些較前沿的內容。
數學的新題型
除了一些基本的組合數學和組合數論的問題,近年來概率和Combinatorial Game Theory的題目逐漸增多。很多有趣的題目都是以Markov Process為背景,需要用到一些相關的知識。
去年國內杭州賽區的一個很有趣的題目是,給出一個字符集(比如
{A,B,C})和一個字符串T(比如ACBBCAC),現在從一個空串S開始,每次等概率的添加A,B,C中的一個字符,直到T是S的一個子串。問得到的字符串S的長度的期望。這是一個典型的Markov Process,其解可以用生成函數很優美的算出來。一個更有趣的版本是,假如還有另一個字串R,當S中出現T或者R就終止,問終止在T和R的概率各是多少。這個問題在Graham, Knuth, 和Patashnik合著的Concrete Mathematics里面有詳細的分析,并有著一個優美的結論。
Game theory方面,主要是經典的combinatorial game theory而比較少Zero
-sum game和Nash equilibrium的內容。以前甚少選手知道的Sprague-Grundy Value現在已幾乎成了必備的知識。雖然大部分題目都是two-person perfect information impartial game,基本都可以用Sprague-Grundy Theorem解決,但也出現過misere play的情況。還有一些題目則是通過找規律和歸納解決。
Graph theory方面,上海賽區在多年前就出了一道Chordal graph recognition的題目,使得許多選手投入弦圖和區間圖的學習,并了解到完美圖理論;IPSC有一年出了consecutive ones problem,從而引起了選手們對PQ樹和平面圖判定的關注。
除此之外,還有一些零散的non
-trivial的題目,甚至是一些非常involved的題目。如劉汝佳給達卡賽區出的一道unbreakable tiling的題目。其中我非常喜歡的一個題目是四年前東北歐賽區的一個floodlight problem:平面上給出n個點代表n盞燈,每個燈可以照亮圓心角為2*/n的一個扇形區域。問怎樣控制這些燈的角度,使得可以照亮整個平面。
還有一些數學題則考驗創造能力。比如有一題:給出n,要求找出一個n
*n的方陣,其中每個元素都是1到n之間的整數,并且兩兩不等,同時使得每行、每列還有兩個對角線的和兩兩不等。這題的構造頗為繁瑣,最簡單的方法是直接隨機生成再判定是否具有這個性質。
近年來幾乎每年的final都有一道考察選手微積分能力的題目。而微分方程類題目較少。
大型線性方程組、復雜的矩陣代數、和特征值求解方面的題目較少。
算法的新題型
算法方面的增強主要體現在新的數據結構不斷被選手所熟悉,和一些新領域的題目出現在ACM ICPC中。
數據結構方面,一些特殊性質的平衡樹逐漸被大家掌握,如splay tree,leftist tree等等。Interval tree則被廣泛用于計數。字符串方面,較容易實現的后綴樹組也逐漸被接受。
一些算法:網絡流方面,不少選手開始掌握push
-relabel算法而放棄了經典的ford-fulkerson算法;劉汝佳的書廣為傳閱后,不少選手又掌握了fractional programming和dinkelbach算法。目前能熟練實現linear programming的選手較少,但可以預計過一段時間這也會成為必備的技能。
計算幾何一直是ACM ICPC里面的難題。不僅編程困難,更由于精度問題導致非常難做對。計算幾何往往是在比賽時被放棄的題目。即使算法并不非常難,選手也不敢隨意去做。
一些零散的經典內容也被拿出來考察,如stable marriage,fft等。
總結和一些預計
基本上,實現起來不算太復雜的多項式時間復雜度的算法都可以出成一道ACM ICPC的題目。而出題者知識面的不停增長,也使得越來越多這樣的算法被包括。另一方面,隨著算法的發展,一些原本沒有簡單算法的題目也出現了新的解法,這樣的題目也被加入到ACM ICPC中。ACM ICPC經過多年的積累有著大量的題目,其覆蓋面也是非常之廣。
可以預見一些新的優秀的算法將陸續出現在ACM ICPC中。比如由于任意圖匹配的Edmonds
-Carp算法實現起來非常繁瑣,使得ICPC中一直不出現任意圖匹配的題目(即使有也是規模非常小)。而Vijay Vazirani的論文<<matching is as easy as matrix inversion>>中給出了一種通用的通過矩陣求逆而求各種匹配的算法,雖然該算法實現起來有一個難點,但相信將會被一些選手采用,從而出現一些任意圖匹配的題目,甚至更困難的exact match(該問題目前沒有deterministic polynomial-time algorithm,但用上面的方法可以得出一個概率算法)。
而一些新的領域也必將給ACM ICPC的出題者帶來靈感。例如已有越來越多Bio
-informatics的題目在ICPC中出現。一些有著多項式算法的好題目,如inversion distance of signed permutations,則由于其理論的復雜而尚未出現在題目中。
圖論中還有數不勝數的好的題目,比如linear time求minimum cut,還有Gomory
-Hu tree的應用,這些也必將在不久的將來出現在ICPC題目中。
我認為將發生的另一個趨勢是,隨機算法,概率算法和近似算法會在ACM ICPC中占更大的比重,至于對于算法能力和代碼能力考驗的平衡,我個人非常喜歡數學和算法,我希望Final的題目能向中歐賽區的題目靠攏。
ACM ICPC考察的不僅僅是對經典算法的理解和掌握,創造算法的能力同樣非常重要。學那么多算法,必須從中有所領悟,才能在賽場上有靈感去解決實際的問題。
如果大家有興趣的話我可以找幾個具體的問題詳細分析,或是討論一些具體的算法理論。同樣的我也樂意分享一些ACM賽場上的經驗,和在各大算法比賽中認識的一些有趣的人,和經歷過的一些有趣的事。匆匆寫完此文,疏漏之處在所難免,邏輯上也不甚連貫,希望大家見諒。 
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