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。 
-  桥: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。 
-  栈: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。 
-  堆: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!
