算法竞赛入门经典（第2版）
Algorithm Competition Introduction
算法竞赛入门首选
本书是算法竞赛入门的经典教材，以通俗易懂的方式介绍了算法竞赛的基础知识和常用技巧。书中涵盖了数据结构、算法设计、图论、数论、字符串等内容，并提供了大量的例题和练习。本书以实战为导向，帮助读者快速提升算法能力。
关联抽象层级
本教材覆盖以下抽象层级，帮助你建立从底层到顶层的完整知识体系。
为什么读这本书
算法竞赛是提升编程能力和算法思维的有效途径。本书是算法竞赛入门的最佳教材，帮助你建立扎实的算法基础。
🎯AI 时代的学习建议
在 AI 能生成代码的今天，读这本书的价值不在于"学会写代码"，而在于建立判断 AI 输出的能力。当你理解了高级语言、计算机体系结构的核心原理，你就能：
- •判断 AI 生成的代码是否符合底层约束 — 当 AI 推荐一段"优化"方案时，你能从编程语言的角度判断它是否真的有效
- •向 AI 提出正确的问题 — 理解高级语言、计算机体系结构的设计动机，让你能精准描述问题，而不是模糊地求助
- •在 AI 方案遇到瓶颈时定位根因 — 当 AI 推荐的架构方案在流量峰值下崩溃，你能从冯·诺依曼机出发，推导出正确的取舍
阅读策略：不要试图记住所有细节。重点理解每一章的设计动机（为什么需要这个抽象？）和边界条件（什么情况下会失效？）。这些是 AI 无法替代你判断的部分。
理论-实践双轨学习路径
在 AI 代码生成能力快速演进的今天，掌握高级语言、计算机体系结构的本质概念比以往任何时候都更具战略价值。如何在 AI 时代系统性地掌握这些本质概念？我们推荐"理论-实践"双轨学习路径：
理论轨道：从经典教材中找 What 和 Why
通过经典教材深入理解每一层的核心概念（What）、设计动机（Why）与边界条件。理解为什么需要这个抽象？什么情况下会失效？这些是 AI 无法替代你判断的部分。
实践轨道：从交互沙盒中找 How
通过交互沙盒亲手操作、观察行为变化、建立工程直觉（How）。当你既理解了理论，又积累了实践经验，便能在 AI 生成的代码出现性能瓶颈时快速定位根因，在架构设计面临权衡时做出基于原理的决策。
💡 核心洞察：这正是从"AI 使用者"进阶为"AI 驾驭者"的关键能力——在 AI 生成的代码出现问题时快速定位根因，在架构设计遇到瓶颈时做出正确取舍。当你同时具备理论深度与实践经验，你才能成为驾驶 AI 机车的大牛。
章节导览
程序设计入门
编程基础
本章是算法竞赛的起点，介绍C/C++编程的基础知识。你将学习变量和数据类型、表达式和运算符、条件语句（if-else）和循环语句（for、while）。这些是编写任何程序的基础，也是后续学习数据结构和算法的前提。本章通过大量简单的例题，帮助你快速掌握编程基础。
数组与字符串
基础数据结构
本章深入讲解数组和字符串的使用。数组是最基本的数据结构，字符串是字符数组的特殊形式。你将学习一维数组、二维数组、字符串处理函数（strlen、strcpy、strcmp等），以及常见的字符处理技巧。这些是解决算法竞赛题目的基础工具。
函数和递归
代码组织
本章讲解函数的定义和调用、递归的思想和应用。递归是算法竞赛中最重要的思想之一，很多算法（如分治、搜索、动态规划）都基于递归实现。你将学习如何编写递归函数、理解递归的执行过程（调用栈）、以及如何将递归转化为迭代。
基础数据结构
常用数据结构
本章介绍算法竞赛中最常用的数据结构：栈、队列、链表和树。你将学习每种数据结构的特点、基本操作和典型应用。掌握这些基础数据结构，是解决更复杂算法问题的前提。本章还会介绍STL（标准模板库）中对应的容器使用方法。
基础算法
常用算法
本章介绍算法竞赛中最基础的算法思想：排序、搜索、贪心和动态规划。你将学习各种排序算法的实现和复杂度分析、二分搜索的应用、贪心策略的正确性证明、以及动态规划的基本模型。这些是算法竞赛的核心技能。
图论
图算法
本章介绍图论的基础知识和经典算法。图是由顶点和边组成的数据结构，用于建模各种关系和网络。你将学习图的存储方式（邻接矩阵、邻接表）、图的遍历（DFS、BFS）、以及最短路算法（Dijkstra、Floyd）。图论是算法竞赛的重要专题。
数论
数论算法
本章介绍算法竞赛中常用的数论知识和算法。数论是数学的一个分支，研究整数的性质。在算法竞赛中，素数判定、最大公约数、快速幂、模运算等是常见的考点。你将学习这些算法的实现和应用。
字符串
字符串算法
本章介绍字符串算法——算法竞赛中的重要专题。字符串是信息的载体，字符串处理是编程的基本技能。你将学习字符串匹配算法（KMP）、字典树（Trie）、字符串哈希等技术。这些算法在文本处理、搜索引擎、生物信息学等领域有广泛应用。
程序设计入门
编程基础
本章是算法竞赛的起点，介绍C/C++编程的基础知识。你将学习变量和数据类型、表达式和运算符、条件语句（if-else）和循环语句（for、while）。这些是编写任何程序的基础，也是后续学习数据结构和算法的前提。本章通过大量简单的例题，帮助你快速掌握编程基础。
数组与字符串
基础数据结构
本章深入讲解数组和字符串的使用。数组是最基本的数据结构，字符串是字符数组的特殊形式。你将学习一维数组、二维数组、字符串处理函数（strlen、strcpy、strcmp等），以及常见的字符处理技巧。这些是解决算法竞赛题目的基础工具。
函数和递归
代码组织
本章讲解函数的定义和调用、递归的思想和应用。递归是算法竞赛中最重要的思想之一，很多算法（如分治、搜索、动态规划）都基于递归实现。你将学习如何编写递归函数、理解递归的执行过程（调用栈）、以及如何将递归转化为迭代。
基础数据结构
常用数据结构
本章介绍算法竞赛中最常用的数据结构：栈、队列、链表和树。你将学习每种数据结构的特点、基本操作和典型应用。掌握这些基础数据结构，是解决更复杂算法问题的前提。本章还会介绍STL（标准模板库）中对应的容器使用方法。
基础算法
常用算法
本章介绍算法竞赛中最基础的算法思想：排序、搜索、贪心和动态规划。你将学习各种排序算法的实现和复杂度分析、二分搜索的应用、贪心策略的正确性证明、以及动态规划的基本模型。这些是算法竞赛的核心技能。
图论
图算法
本章介绍图论的基础知识和经典算法。图是由顶点和边组成的数据结构，用于建模各种关系和网络。你将学习图的存储方式（邻接矩阵、邻接表）、图的遍历（DFS、BFS）、以及最短路算法（Dijkstra、Floyd）。图论是算法竞赛的重要专题。
数论
数论算法
本章介绍算法竞赛中常用的数论知识和算法。数论是数学的一个分支，研究整数的性质。在算法竞赛中，素数判定、最大公约数、快速幂、模运算等是常见的考点。你将学习这些算法的实现和应用。
字符串
字符串算法
本章介绍字符串算法——算法竞赛中的重要专题。字符串是信息的载体，字符串处理是编程的基本技能。你将学习字符串匹配算法（KMP）、字典树（Trie）、字符串哈希等技术。这些算法在文本处理、搜索引擎、生物信息学等领域有广泛应用。
学习资源
关联沙盒实验
CPU 步进器
CpuStepper
单步执行 CPU 指令流水线。观察每条指令如何经过取指→译码→执行→访存→写回五个阶段，理解 CPU 和内存的协作。
编译器实验室
CompilerLab
交互式编译器可视化。输入高级语言代码，观察词法分析、语法分析、代码生成的全过程。
硬件构建器
HardwareBuilder
从零构建 Hack 计算机。放置 ALU、寄存器、内存等组件并建立数据通路，理解计算机体系结构。对应 Nand2Tetris 第 5 章。
Cache Lab
CacheLab
CSAPP 缓存实验室。模拟缓存的工作原理，理解组相联、替换策略、缓存命中与缺失。
SQL 游乐场
SQLPlayground
交互式 SQL 查询实验室。通过挑战学习 SELECT、JOIN、聚合、子查询等 SQL 核心语法。
Bomb Lab
BombLab
CSAPP 炸弹实验室。阅读 x86-64 汇编代码，通过 6 个关卡拆除炸弹，掌握二进制调试技能。
标签
常见问题
算法竞赛入门经典（第2版）是什么？
算法竞赛入门经典（第2版）（Algorithm Competition Introduction）是刘汝佳编写的计算机科学经典教材，由清华大学出版社出版。本书是算法竞赛入门的经典教材，以通俗易懂的方式介绍了算法竞赛的基础知识和常用技巧。书中涵盖了数据结构、算法设计、图论、数论、字符串等内容，并提供了大量的例题和练习。本书以实战为导向，帮助读者快速提升算法能力。
为什么要读算法竞赛入门经典（第2版）？
AI 能帮你写代码，但不能帮你建立工程直觉。算法竞赛入门经典（第2版）帮你深入理解算法竞赛、ACM、数据结构的核心概念和设计动机，让你能判断 AI 生成的代码是否符合设计约束。
算法竞赛入门经典（第2版）适合什么水平的学习者？
算法竞赛入门经典（第2版）适合有一定基础的进阶学习者。建议先掌握基础概念后再深入学习。
算法竞赛入门经典（第2版）有多少章？主要内容是什么？
算法竞赛入门经典（第2版）共 8 章，涵盖程序设计入门、数组与字符串、函数和递归等核心主题。每章都配有详细的导读和核心概念解析。
如何配合交互沙盒学习算法竞赛入门经典（第2版）？
建议采用理论-实践双轨学习法：从算法竞赛入门经典（第2版）中找 What 和 Why，从交互沙盒中找 How。学完教材一章后，打开对应层级的沙盒亲手操作验证。这种学习方式建立的工程直觉，是 AI 无法替代的。