ACM模式：如何寫出高效的代碼

ACM是計算機演算法競賽的縮寫，它的目的是通過解決一系列的問題，提高學生的編程能力。在ACM上取得好的成績除了需要編程水平外，也需要高效的代碼。那麼，如何編寫出高效的代碼呢？本文將從選題、分析、優化三個方面來詳細闡述。

一、選題

正確的選題是編寫高效代碼的第一步。假如選擇的題目本身就很難，那麼不僅需要更多時間去理解它，而且在編寫程序時也會面臨更多的挑戰。因此，選題時需要考慮題目的難度。重點放在中等難度的問題上，它們不會太過於複雜，又不會太過於簡單。

此外，還需要優先選擇具有代表性的題目做練習，這些題目可以涵蓋比較常見的演算法類型，幫助我們建立更完整的演算法基礎。

二、分析

選好了題目後，接著需要仔細分析題目。這個過程可以通過畫圖或列出偽代碼來完成。在分析過程中，需要注意以下幾點：

1. 注意題目的要求和限制條件，這些信息對於程序的正確性非常重要。

2. 根據題目中給出的數據結構和演算法，結合題目要求，選擇合適的演算法來解決問題。

3. 進一步優化演算法，找到不同演算法之間的優缺點，通過調整演算法的順序或添加細節優化演算法的效率。

下面是一個示例代碼，它可以解決UVa10226 「Hardwood Species」的問題，需要統計不同樹種的比例。

#include 
#define RI register int
using namespace std;
const int maxn = 1e5+5, inf = INT_MAX;
const double eps = 1e-10;
int main()
{
    map m;
    char s[maxn];
    int t = 0;
    scanf("%d", &t);
    getchar();
    getchar();
    while(t--){
        int cnt = 0;
        while(gets(s)){
            if(s[0] == '\0') break;
            cnt++;//cnt統計每個數據集輸入的行數
            if(m.count(s))  m[s]++;
            else    m[s] = 1;
        }
        for(pair p : m){
            double ans = p.second*1.0/cnt;
            printf("%s %.4f\n", p.first.c_str(), ans*100);
        }
        if(t)   putchar('\n');
        m.clear();
    }
    return 0;
}

三、優化

分析好題目和問題後，下一步就是對程序進行優化。在這一過程中，可以採用以下幾個方法來提高程序的效率。

1. 數據結構的選擇：合理的數據結構可以使代碼更加簡單和快速。只要數據結構選擇和利用得當，程序效率就非常高。例如，通過使用哈希表和前綴和，我們可以快速地計算出兩數之和等問題。

2. 簡化代碼: 複雜的語句往往會使程序變慢，因此我們可以通過消除無用變數、減少循環計算，或者使用更高效的函數等方式來簡化代碼。

3. 多機運算: 當需要處理大量數據時，可以採用多台計算機協作處理，這樣可以大大提高程序的效率。例如切割數據，把數據分配到不同的機器上處理，再將結果合併起來。

下面是一個示例代碼，它可以解決UVa137 “Polyomino Prerequisites”的問題，需要計算給定不同尺寸的多米諾的數量。

#include 
#include 
#include 
using namespace std;
typedef long long LL;
const int N = 10;
int n, ord[N];
LL f[2][1<<N];
int main()
{
    int t;
    scanf("%d", &t);
    while (t -- )
    {
        int m;
        scanf("%d%d", &n, &m);
        memset(f, 0, sizeof f);
        f[0][0] = 1;
        for (int i = 0; i < n; i ++ )
            ord[i] = i < 2 ? i : 5 - i + 1;//ord[i]記錄完整的骨牌和缺口的位置序列數
        for (int i = 0; i < m; i ++ )
        {
            int stm = 0, a;
            for (int j = 0; j < n; j ++ )
                scanf("%d", &a), stm += a << j;//a代表的是缺口和空位,stm保存狀態轉移規則
            for (int k = 0; k < 1 << n; k ++ )
                if (f[i & 1][k])//f[i&1][k]表示前i個多米諾形成狀態k.
                    for (int j = 0; j > j & 1)//位運算實現狀態轉移,k>>j&1表示第j位是否已經被填滿.
                        {
                            int tok = k | 1 <> j - 1 & 1)) || !j)
                                f[i & 1 ^ 1][tok] += f[i & 1][k];//j>0,且j不是第一列,且j-1沒有填滿,或者j是第一列,說明j可以填,執行狀態轉移.
                        }
        }
        printf("%lld\n", f[m & 1][0]);//答案是狀態為0,即所有骨牌都已經鋪好的方案數.
        if (t)   printf("\n");//因為每個數據集之間有一個空行.
    }
    return 0;
}

四、總結

通過對ACM模式進行詳細講解，我們可以發現，選題、分析和優化這三個方面都很重要。正確的選題，合理的分析和優化都能夠使我們編出更加高效的程序，提高演算法競賽的競技水平。在實際的工作和學習中，我們可以結合以上三個方法，編寫高效的代碼。