蓝桥杯学习大纲

(致酷德与热爱算法、编程的小伙伴们)

在查阅了相当多的资料后,发现没有那篇博客、文章很符合我们备战蓝桥杯的学习路径。所以,干脆自己整理一篇,欢迎大家补充!

一、蓝桥必备高频考点

我们以此为重点学习方向:

1. 基础算法

|----|-----|----|----|----|
| 枚举 | 模拟 | 贪心 | 递归 | 分治 |
| 构造 | 前缀和 | 差分 | | |

2. 搜索与排序

|------|-------|-----|------|------|
| 线性搜索 | 二分法 | BFS | DFS | 回溯剪枝 |
| 深搜优化 | 记忆化搜索 | 位运算 | 冒泡排序 | 归并排序 |
| 快速排序 | 桶排序 | | | |

3. 动态规划

|--------|----------|---------|--------|---------|
| 编辑距离 | 最长不重复子串 | 整数背包 | 矩阵连乘 | 最长公共子序列 |
| 最长公共子串 | 最长上升子序列 | 最长回文子序列 | 最长回文子串 | 回文分割 |
| 最大子段合 | 最大正方形子矩阵 | 滚动数组 | | |
| 数位dp | 概率dp | 树形dp | 区间dp | 状压dp |

4. 数学

|----------|------|------|-------|-------|
| GCD&LCM | 素数判断 | 素数生成 | 分解质因数 | 费马小定理 |
| 扩展欧几里得 | 逆元 | 高斯消元 | 整数拆分 | 模运算 |

5. 组合数学

|------|------|------|------|-------|
| 容斥原理 | 鸽巢定理 | 乘法原理 | 调和级数 | 斐波那契数 |

6. 图论

|---------------|---------|-------|-------|---------|
| 邻接矩阵 | 关联矩阵 | 邻接表 | 链式前向星 | 有向无环图 |
| 判圈 | 拓扑排序 | 最短路径 | Prim | Kruskal |
| Dijkstra(堆优化) | Bellman | Floyd | SPFA | |

7. 数据结构

|------|-----|-----|-----|------|
| 数组 | 链表 | 栈 | 队列 | 先队列 |
| 块状链表 | LCA | 并查集 | 线段树 | 树状数组 |
| 二叉树 | 哈希 | | | |

8. 几何

|--------------|-------|--------|-----|----------|
| 点和向量 | 点积、叉积 | 点和线的关系 | 多边形 | 面积、周长、体积 |
| 判点在多边形 多面体内外 | 坐标旋转 | | | |

二、蓝桥杯知识点总览

以下为蓝桥杯所有考点,可根据兴趣,借鉴补充题目。

1. 基础算法
  • 枚举:通过遍历所有可能的情况来解决问题。

  • 模拟:按照题目要求模拟实际操作过程。

  • 贪心:在每一步选择中都采取最优(即最有利)的选择,从而希望导致结果是全局最优解。

  • 递归:通过函数自己调用自己来解决问题。

  • 分治:将原问题分解为若干个规模更小但结构相同的子问题,递归解决这些子问题,然后将子问题的解合并得到原问题的解。

2. 搜索与排序
  • 子集生成:生成一个集合的所有子集。

  • 线性搜索:在数组或列表中从头到尾依次查找元素。

  • 二分法:在有序数组中通过折半查找的方式快速定位元素。

  • 三分法:将数组分成三部分进行查找或排序。

  • BFS(广度优先搜索):从根节点开始,逐层遍历所有节点。

  • DFS(深度优先搜索):从根节点开始,尽可能深地搜索树的分支。

  • 回溯剪枝:在深度优先搜索中,通过剪枝减少搜索空间,提高搜索效率。

  • 记忆化搜索:通过缓存中间结果,避免重复计算,提高搜索效率。

  • IDA*算法:一种迭代加深的 A* 算法,结合了深度优先搜索和 A* 算法的优点。

  • 位运算:利用位操作进行高效计算。

  • 按位压缩存储状态:通过位运算压缩存储状态,减少内存占用。

  • 选择排序:每次从未排序部分选择最小(或最大)元素放到已排序部分。

  • 冒泡排序:通过相邻元素之间的比较和交换来排序。

  • 归并排序:通过递归地将数组分成两半,排序后再合并。

  • 快速排序:通过选择一个基准元素,将数组分成两部分,一部分小于基准,另一部分大于基准,然后递归排序。

  • 堆排序:利用堆这种数据结构进行排序。

  • 计数排序:通过统计每个元素出现的次数来进行排序。

  • 桶排序:将元素分布到若干个桶中,每个桶再分别排序。

3. 动态规划
  • 编辑距离:计算两个字符串之间,将一个字符串转换成另一个字符串所需的最少编辑操作次数。

  • 最长不重复子串:在字符串中找到最长的不重复字符子串。

  • 整数背包:解决背包问题的一种方法,背包容量和物品重量都是整数。

  • 矩阵连乘:计算矩阵连乘的最小代价。

  • 最长公共子序列:在两个序列中找到最长的公共子序列。

  • 最长公共递增子序列:在两个序列中找到最长的公共递增子序列。

  • 最长上升子序列:在序列中找到最长的上升子序列。

  • 最长回文子序列:在字符串中找到最长的回文子序列。

  • 最长回文子串:在字符串中找到最长的回文子串。

  • 回文分割:将字符串分割成多个回文子串。

  • 最大子段和:在数组中找到连续子数组的最大和。

  • 最大正方形子矩阵:在矩阵中找到最大的正方形子矩阵。

  • 最长链对:在一组区间中找到最长的不重叠区间链。

  • 最大递增子序列和:在序列中找到递增子序列的最大和。

  • 滚动数组:通过使用较小的数组来减少空间复杂度。

  • 数位dp:通过动态规划解决与数字位数相关的问题。

  • 概率dp:通过动态规划解决概率相关的问题。

  • 树形dp:在树结构上进行动态规划。

  • 区间dp:在区间上进行动态规划。

  • 状压dp:通过状态压缩进行动态规划。

  • 插头dp:通过插头状态进行动态规划。

  • 斜率优化:通过斜率优化动态规划的转移方程。

  • 平行四边形优化:通过平行四边形性质优化动态规划的转移方程。

  • 单调队列优化:通过单调队列优化动态规划的转移方程。

  • 数据结构优化:通过数据结构优化动态规划的实现。

4. 数学
  • GCD&LCM:最大公约数和最小公倍数。

  • 素数判断:判断一个数是否为素数。

  • 素数生成:生成一定范围内的所有素数。

  • 分解质因数:将一个数分解为质因数的乘积。

  • 欧拉定理:计算欧拉函数的值。

  • 费马定理:费马小定理及其扩展。

  • 扩展欧几里得:求解线性同余方程。

  • 逆元:计算模逆元。

  • 随机素数测试和大数分解:通过随机测试判断素数,以及大数分解。

  • 高斯消元:通过高斯消元法解线性方程组。

  • 偶合方程:解偶合方程组。

  • 整数拆分:将一个整数拆分为多个整数的和。

  • 大步小步算法:解决某些特定的数学问题。

  • 中国剩余定理:解同余方程组。

  • 原根:计算原根。

  • 快速数论变换:通过快速数论变换进行高效计算。

  • 线性丢番图方程:解线性丢番图方程。

  • 模运算:进行模运算。

  • 卢卡斯定理:计算组合数的模。

  • 杜教筛:通过杜教筛法计算某些特定的数学问题。

  • 威尔逊定理:通过威尔逊定理判断素数。

  • 米勒罗宾随机素数测试:通过米勒罗宾测试判断素数。

  • 完全数:判断一个数是否为完全数。

  • 连分数:处理连分数。

5. 组合数学
  • 容斥原理:通过容斥原理计算集合的大小。

  • 鸽巢定理:通过鸽巢定理解决某些组合问题。

  • 乘法原理:通过乘法原理计算排列和组合的数量。

  • 斯特林数:计算斯特林数。

  • 卡特兰数:计算卡特兰数。

  • 斐波那契数:计算斐波那契数。

  • 幻方:生成幻方。

  • 莫比乌斯反演:通过莫比乌斯反演解决某些组合问题。

  • 母函数:通过母函数解决某些组合问题。

  • 调和级数:计算调和级数。

6. 图论
  • 邻接矩阵:通过邻接矩阵表示图。

  • 关联矩阵:通过关联矩阵表示图。

  • 邻接表:通过邻接表表示图。

  • 链式前向星:通过链式前向星表示图。

  • 有向无环图:处理有向无环图。

  • 欧拉图:判断图是否为欧拉图。

  • 判圈:判断图中是否存在环。

  • 割点:找到图中的割点。

  • 割边:找到图中的割边。

  • :找到图中的桥。

  • 双连通分量:找到图中的双连通分量。

  • 强连通分量:找到图中的强连通分量。

  • 有向图的强连通分量:找到有向图中的强连通分量。

  • 拓扑排序:对有向无环图进行拓扑排序。

  • 二分图判定:判断图是否为二分图。

  • 最短路径:计算图中的最短路径。

  • 连通分量:找到图中的连通分量。

  • 次小生成树:找到图中的次小生成树。

  • 曼哈顿最小生成树:找到曼哈顿距离下的最小生成树。

  • Dijkstra(堆优化):通过堆优化的 Dijkstra 算法计算最短路径。

  • Bellman:通过 Bellman-Ford 算法计算最短路径。

  • Floyd:通过 Floyd-Warshall 算法计算最短路径。

  • 差分约束:通过差分约束解决某些问题。

  • SPFA:通过 SPFA 算法计算最短路径。

  • 最小费用最大流:计算图中的最小费用最大流。

  • 二分图匹配:在二分图中找到最大匹配。

  • 欧拉路:找到图中的欧拉路。

7. 数据结构
  • 数组:基本的数据结构,用于存储和访问数据。

  • 链表:通过节点链接存储数据。

  • :后进先出的数据结构。

  • 队列:先进先出的数据结构。

  • 先队列:优先队列,用于存储和访问数据。

  • 双端队列:可以在两端进行插入和删除操作的数据结构。

  • 块状链表:通过块状结构优化链表的访问。

  • :通过堆结构存储和访问数据。

  • 哈希:通过哈希表存储和访问数据。

  • LCA:通过 LCA 算法解决某些树结构问题。

  • 跳跃表:通过跳跃表优化链表的访问。

  • 并查集:通过并查集解决某些集合问题。

  • 字典树:通过字典树存储和访问字符串数据。

  • 线段树:通过线段树解决区间查询和更新问题。

  • 树状数组:通过树状数组解决某些数组问题。

  • 莫队算法:通过莫队算法解决某些数组问题。

  • 平衡二叉树:通过平衡二叉树存储和访问数据。

  • 二叉搜索树:通过二叉搜索树存储和访问数据。

  • Treap树:通过 Treap 树存储和访问数据。

  • 二叉树:基本的树结构。

  • 笛卡尔树:通过笛卡尔树解决某些数组问题。

  • 划分树:通过划分树解决某些数组问题。

  • 表达式树:通过表达式树解决某些表达式问题。

  • 替罪羊树:通过替罪羊树解决某些树结构问题。

  • 伸展树:通过伸展树解决某些树结构问题。

  • 动态树:通过动态树解决某些树结构问题。

  • 左偏堆:通过左偏堆解决某些堆问题。

  • 可并堆:通过可并堆解决某些堆问题。

  • 主席树:通过主席树解决某些树结构问题。

  • 树链剖分:通过树链剖分解决某些树结构问题。

  • KD树:通过 KD 树解决某些空间问题。

  • 树套树:通过树套树解决某些树结构问题。

  • FHQ_Treap:通过 FHQ_Treap 解决某些树结构问题。

8. 几何
  • 点和向量:处理点和向量的基本操作。

  • 点积、叉积:计算点积和叉积。

  • 点和线的关系:判断点和线的位置关系。

  • 多边形:处理多边形的基本操作。

  • 三角形内心、外心、重心、垂心:计算三角形的内心、外心、重心和垂心。

  • 费马点:计算费马点。

  • 面积、周长、体积:计算几何图形的面积、周长和体积。

  • 判点在多边形内外:判断点是否在多边形内部或外部。

  • 三角剖分:对多边形进行三角剖分。

  • 梯形剖分:对多边形进行梯形剖分。

  • 多边形重心:计算多边形的重心。

  • 多边形切割:对多边形进行切割操作。

  • 多面体体积:计算多面体的体积。

  • 坐标旋转:对坐标进行旋转操作。

  • 凸包:计算点集的凸包。

  • 最近点对:找到点集中的最近点对。

  • 旋转卡壳:通过旋转卡壳算法解决某些几何问题。

  • 半平面交:计算半平面的交集。

  • 最小圆覆盖:找到覆盖点集的最小圆。

  • 三维点和向量:处理三维点和向量的基本操作。

  • 三维点积&叉积:计算三维点积和叉积。

  • 最小球覆盖:找到覆盖点集的最小球。

  • 三维凸包:计算三维点集的凸包。



指导思想:"农村包围城市 ,武装夺取政权",教员的这句话太有指导含义了,大概意思就是星星之火可以燎原。从简单题开始做,不要好高骛远!当量变引起质变那一刻,蓝桥杯必能拿下!

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