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3d打印stl3D打印STL简介：3D打印技术是一种数字制造技术，它将三维数字模型转化为现实世界中的实体物体。
STL文件是一种常用的三维模型文件格式，被广泛用于3D打印中。
本文将介绍STL文件的基本概念、创建、优化和处理，以及如何将其应用于3D打印中。
第一部分：STL文件的基本概念STL是“STereoLithography”的缩写，意为立体光刻。
它是一种用于描述三维对象几何形状的文件格式。
STL文件由一系列面片（和相应的法线）组成，这些面片在三维空间中组合成整个模型。
在STL文件中，几何模型被分解为许多小的面片（三角形），这些面片共同构成整个对象。
每个面片由三个顶点和一个法线向量组成。
法线向量用于指定面片的方向和朝向，其中好的面片方向是指向模型外部的。
第二部分：创建STL文件创建STL文件的常见方法有两种：手动建模和使用CAD软件进行建模。
手动建模是一种基于几何原理和数学计算的方法，需要较强的数学和几何知识。
使用CAD软件进行建模是相对简单和普遍的方法，只需通过拖放和编辑工具即可创建模型。
在CAD软件中，用户可以选择创建立方体、球体、圆柱体等基本几何体，然后使用变换工具对其进行缩放、旋转和移动等操作，以获得所需的形状。
用户还可以在CAD软件中创建复杂的曲面和几何体，然后将其导出为STL文件。
第三部分：STL文件的优化和处理在进行3D打印之前，通常需要对STL文件进行优化和处理，以确保打印的质量和效果。
以下是一些常见的优化和处理方法：1. 网格修正：由于STL文件是由很多小的面片组成的，有时可能会出现模型不完整、孔洞或重叠的问题。
网格修正是一种修复STL文件中这些问题的方法，可通过软件工具进行。
2. 缩放和旋转：根据实际需要，可以对STL文件进行缩放和旋转操作，以调整模型的大小、方向和位置。
这样可以更好地适应3D打印机的打印要求。
3. 支撑结构生成：在一些复杂的模型中，可能存在悬空的部分，这些部分通常需要支撑结构来保持稳定。
STL的熟悉与使用STL（Standard Template Library）是C++标准库中提供的一个功能强大的通用模板库，它包含了许多常用的数据结构和算法。
STL的熟悉与使用对于C++程序员来说非常重要，可以极大地提高开发效率和代码的质量。
本文将介绍STL的基本概念、常用数据结构和算法，以及如何进行STL的使用。
STL的基本概念：1. 容器（Containers）：STL中的容器是用来存储数据的类模板，包括序列容器（vector、deque、list）和关联容器（set、map、multiset、multimap）。
容器可以分为序列容器和关联容器，其中序列容器是线性存储的，关联容器是使用键值对存储的。
2. 迭代器（Iterators）：STL中的迭代器类似于指针，用来遍历容器中的元素。
迭代器提供了一种统一的访问容器元素的方式，可以通过自增和自减操作实现对容器元素的顺序访问。
3. 算法（Algorithms）：STL中提供了大量的算法，包括查找、排序、复制、填充等。
算法可以直接操作容器中的元素，它们是通过迭代器来实现的，所以使用算法需要利用容器的迭代器对容器中的元素进行操作。
4. 函数对象（Function Objects）：STL中的函数对象是一种可以像函数一样被调用的对象。
STL中的很多算法需要传递函数对象来实现特定的功能，函数对象可以是函数指针、函数对象类或者是函数对象适配器。
STL常用数据结构和算法：1. vector：动态数组，支持随机访问和快速的尾部插入和删除，可以用来代替数组。
2. list：双向链表，支持快速的插入和删除操作，但不支持随机访问。
3. set：集合，其中的元素是有序且独一无二的，可以进行插入、删除和查找操作，内部通过红黑树实现。
4. map：映射，包含一系列的键值对，其中的键是有序且独一无二的，可以进行插入、删除和查找操作，内部通过红黑树实现。
5. sort：对容器中的元素进行排序，内部使用快速排序算法。
1.STL(模板库)基本概念1.1基本概念STL详细的说六大组件–容器（Container）1.2容器在实际的开发过程中，数据结构本身的重要性不会逊于操作于数据结构的算法的重要性，当程序中存在着对时间要求很高的部分时，数据结构的选择就显得更加重要。
经典的数据结构数量有限，但是我们常常重复着一些为了实现向量、链表等结构而编写的代码，这些代码都十分相似，只是为了适应不同数据的变化而在细节上有所出入。
STL 容器就为我们提供了这样的方便，它允许我们重复利用已有的实现构造自己的特定类型下的数据结构，通过设置一些模版类，STL容器对最常用的数据结构提供了支持，这些模板的参数允许我们指定容器中元素的数据类型，可以将我们许多重复而乏味的工作简化。
容器部分主要由头文件<vector>,<list>,<deque>,<set>,<map>,<stack> 和<queue>组成。
对于常用的一些容器和容器适配器（可以看作由其它容器实现的容器），可以通过下表总结一下它们和相应头文件的对应关系。
容器的概念用来管理一组元素容器的分类序列式容器（Sequence containers）每个元素都有固定位置－－取决于插入时机和地点，和元素值无关。
vector、deque、lista[3];a[0]关联式容器（Associated containers）元素位置取决于特定的排序准则，和插入顺序无关set、multiset、map、multimap1.3迭代器迭代器从作用上来说是最基本的部分，可是理解起来比前两者都要费力一些。
软件设计有一个基本原则，所有的问题都可以通过引进一个间接层来简化，这种简化在STL中就是用迭代器来完成的。
概括来说，迭代器在STL中用来将算法和容器联系起来，起着一种黏和剂的作用。
几乎STL提供的所有算法都是通过迭代器存取元素序列进行工作的，每一个容器都定义了其本身所专有的迭代器，用以存取容器中的元素。
STL的基本组成1. 介绍STL（Standard Template Library）是C++语言的一个重要组成部分，它提供了一系列的模板类和函数，用于实现常用的数据结构和算法。
STL的设计目标是提供高效、可复用的组件，以提高程序开发的效率和质量。
STL的基本组成包括容器（Containers）、算法（Algorithms）和迭代器（Iterators）。
容器用于存储和管理数据，算法用于对数据进行处理和操作，而迭代器则用于访问容器中的元素。
这三个组件相互配合，形成了一个完整的库，为C++程序提供了丰富的功能。
在本文中，我们将详细介绍STL的基本组成，并探讨每个组件的特点和用法。
2. 容器容器是STL的核心组件之一，它用于存储和管理数据。
STL提供了多种容器类，包括序列容器（Sequence Containers）和关联容器（Associative Containers）。
2.1 序列容器序列容器是按照元素插入的顺序进行存储的容器。
STL提供了以下几种序列容器：•vector：动态数组，支持快速随机访问。
•list：双向链表，支持高效的插入和删除操作。
•deque：双端队列，支持快速的头部和尾部插入和删除操作。
•array：固定大小的数组，支持快速的随机访问。
序列容器的特点是可以通过下标或迭代器访问元素，支持动态增加和删除元素，并提供了一系列的成员函数和算法，用于对容器中的元素进行操作和处理。
2.2 关联容器关联容器是按照元素的键值进行存储的容器。
STL提供了以下几种关联容器：•set：集合，存储唯一的元素，按照键值自动排序。
•multiset：多重集合，存储不唯一的元素，按照键值自动排序。
•map：映射，存储键值对，按照键值自动排序。
•multimap：多重映射，存储不唯一的键值对，按照键值自动排序。
关联容器的特点是可以通过键值或迭代器访问元素，支持动态增加和删除元素，并提供了一系列的成员函数和算法，用于对容器中的元素进行操作和处理。
STL的数据结构STL（Standard Template Library，标准模板库）是C++标准库的一部分，提供了一套通用的数据结构和算法。
STL中的数据结构包括容器（Container）、迭代器（Iterator）和算法（Algorithm）三个主要组成部分。
STL的设计目标是提供通用、模块化和高效的数据结构，以便程序员能够更方便地开发和管理复杂的数据结构。
一、容器（Containers）容器是STL中的核心组成部分，用于存储和管理数据。
STL提供了多种不同类型的容器，每个容器都具有不同的特性和适用场景。
下面是一些常见的STL容器：1. 向量（Vector）：向量是一个动态数组，具有可以自动扩展和收缩的功能。
它的元素是连续存储的，可以按照下标随机访问。
2. 列表（List）：列表是一个双向链表，具有快速的插入和删除操作，但没有随机访问的能力。
3. 集合（Set）：集合是一个有序且唯一的容器，可以对元素进行插入、删除和检索操作。
常见的实现有红黑树。
4. 映射（Map）：映射是一种键值对的容器，通过键来标识和访问其对应的值。
常见的实现有红黑树。
5. 队列（Queue）：队列是一种先进先出（FIFO）的容器，可以在一端插入元素，在另一端删除元素。
6. 栈（Stack）：栈是一种后进先出（LIFO）的容器，只能在顶部插入和删除元素。
二、迭代器（Iterators）迭代器是STL提供的一种抽象数据类型，用于在容器中遍历和访问元素。
迭代器提供了对容器的统一访问接口，使得算法能够独立于容器的具体实现。
STL的迭代器具有不同的类型，每个类型适用于不同的容器。
常见的迭代器类型包括：1. 输入迭代器（Input Iterator）：只能读取元素，不支持修改。
2. 输出迭代器（Output Iterator）：只能写入元素，不支持读取。
3. 前向迭代器（Forward Iterator）：可以读取和写入元素，支持前移操作。
第一讲STL 简介合肥工业大学计算机与信息学院2013-11程序设计艺术与方法学一个问题：输入任意个整数，排序然后输出。
23456第一章STL 简介1.1 引言1.2 STL 的组成结构1.3 STL 的应用71.1引言C++语言的核心优势之一就是便于软件的重用。
C++中有两个方面体现重用：面向对象的思想：继承和多态，标准类库。
泛型程序设计(generic programming) 的思想：模板机制，以及标准模板库STL 。
标准模板库（Standard Template Library）是ANSI/ISO C++语言的库的一个主要组成部分。
它包括了通用数据结构和基于这些结构的算法，向外提供统一标准的公共接口，使得使用STL方便、快捷地建立应用程序。
8泛型程序设计泛型程序设计，简单地说就是使用模板的程序设计法。
✧将一些常用的数据结构（比如链表，数组，二叉树）和算法（比如排序，查找）写成模板，以后则不论数据结构里放的是什么对象，算法针对什么样的对象，则都不必重新实现数据结构，重新编写算法。
有了STL ，不必再从头写大多的标准数据结构和算法，并且可获得非常高的性能。
9假如设计一个求两参数最大值的函数，在实践中我们可能需要定义四个函数：int max (int a, int b) { return (a>b) ? a :b; }long max (long a , long b ) { return ( a > b ) ? A : b ;}double max (double a , double b ) { return ( a >b)? A : b ; }char max (char a , charb ) { return ( a > b ) ? a : b ;}这些函数几乎相同，唯一的区别就是形参类型不同；需要事先知道有哪些类型会使用这些函数，对于未知类型这些函数不起作用。
（⼀）STL体系结构基础介绍⼀、STL六⼤部件 容器(Containers)：存放元素，内存由分配器搞定 分配器(Allocator)：⽀持容器的内存分配 算法：操作容器元素的函数。
与OO不同（⾯向对象将元素与函数放到⼀个类⾥），GP（模板编程）将数据放⼊容器，操作⽅法放⼊算法中。
迭代器(Iterator): 算法和容器之间的桥梁，通过迭代器，算法才能去操作容器中的元素。
迭代器就是泛化的指针。
适配器(Adapters)：对其他组件进⾏转换。
仿函数(Functors)：⾃定义类的相关操作（⽐如⾃定义类A，计算其两个实例的相加、相减等，即操作符重载）。
⼆、⼀个例⼦使⽤六⼤部件 通常allocator那部分不⽤写。
三、容器遍历 前闭后开区间 使⽤auto，for遍历 auto的其他⽤法四、容器结构与分析 1、顺序容器 Array:固定⼤⼩，连续空间存放 Vector: 当容量不够时，allocator在背后重新分配 Deque: 双端队列 List: 双向链表 ForwardList：单向链表 2、关联容器（包括Unordered_Containers） 关联容器的查找很快 Map/Set：⼀般⽤红⿊树实现（左右⾼度平衡的⼆叉树） MultiMap/MultiSet: key可重复的。
Map是key-value，Set是key-key。
⽆序容器：元素存放的位置是不固定的，由hash-table实现（⽬前最好的实现⽅式是seperate chaining）。
五、容器使⽤ 1、编码习惯 （1）为每个独⽴的程序创建namesapce; (2) 在⽤到变量时才定义变量，但不缩进； 2、vector （1）因为单向，只能通过push_back存放元素（从头存放需要移动整个vector）; (2) 当空间不⾜，重新分配内存时，内存两倍增长； （3）可以通过front,back访问⾸尾元素，data访问⾸地址（vector, array, list）； 3、List 标准库有sort,各个容器也有⾃带sort，排序尽量⽤⾃带的sort。
stl容器知识点总结一、STL容器的种类STL中的容器主要分为序列式容器（Sequence Containers）和关联式容器（Associative Containers）两大类。
序列式容器包括vector、deque、list、forward_list以及array等，而关联式容器则包括set、map、multiset、multimap和unordered_set、unordered_map、unordered_multiset、unordered_multimap等。
1. 序列式容器（1）vector：动态数组，支持随机存取，可以在尾部进行快速插入和删除操作，但在中间和头部的插入和删除效率比较低。
（2）deque：双端队列，支持随机存取，同时在头部和尾部进行快速插入和删除操作，但在中间的插入和删除效率比较低。
（3）list：双向链表，支持在任意位置进行快速插入和删除操作，但不支持随机存取。
（4）forward_list：单向链表，与list相似，但只支持单向的迭代器访问。
（5）array：固定大小的数组，提供与普通数组相似的访问和操作方式。
2. 关联式容器（1）set：集合，不允许重复的元素，并且会自动排序。
（2）map：映射，每个元素都含有一个键值对，并且键是唯一的，自动排序。
（3）multiset：多重集合，允许重复的元素，并且会自动排序。
（4）multimap：多重映射，允许重复的键值对，并且会自动排序。
（5）unordered_set：无序集合，不允许重复的元素，内部实现采用哈希表。
（6）unordered_map：无序映射，每个元素都含有一个键值对，键是唯一的，内部实现采用哈希表。
（7）unordered_multiset：无序多重集合，允许重复的元素，内部实现采用哈希表。
（8）unordered_multimap：无序多重映射，允许重复的键值对，内部实现采用哈希表。
以上就是STL中的主要容器种类，每种容器都有各自的特性和适用场景，在实际开发中需要根据具体的需求选择合适的容器进行使用。
健行学院ACM协会培训资料健行学院ACM协会06年10月第一章新手入门ACM国际大学生程序设计竞赛简介背景与历史1970年在美国TexasA&M大学举办了首次区域竞赛，从而拉开了国际大学生程序设计竞赛的序幕。
1977年，该项竞赛被分为两个级别：区域赛和总决赛，这便是现代ACM 竞赛的开始。
在亚洲、美国、欧洲、太平洋地区均设有区域赛点。
1995至1996年，来自世界各地的一千多支s代表队参加了ACM区域竞赛。
ACM大学生程序设计竞赛由美国计算机协会（ACM）举办，旨在向全世界的大学生提供一个展示和锻炼其解决问题和运用计算机能力的机会，现已成为全世界范围内历史最悠久、规模最大的大学生程序设计竞赛。
竞赛组织竞赛在由各高等院校派出的3人一组的队伍间进行，分两个级别。
参赛队应首先参加每年9月至11月在世界各地举行的“区域竞赛(Regional Contest)”。
各区域竞赛得分最高的队伍自动进入第二年3月在美国举行的“总决赛(Final Contest)”，其它的高分队伍也有可能被邀请参加决赛。
每个学校有一名教师主管队伍，称为“领队”(faculty advisor)，他负责选手的资格认定并指定或自己担任该队的教练(coach)。
每支队伍最多由三名选手(contestant)组成，每个选手必须是正在主管学校攻读学位的学生。
每支队伍最多允许有一名选手具有学士学位，已经参加两次决赛的选手不得再参加区域竞赛。
竞赛形式与评分办法竞赛进行5个小时，一般有6~8道试题，由同队的三名选手使用同一台计算机协作完成。
当解决了一道试题之后，将其提交给评委，由评委判断其是否正确。
若提交的程序运行不正确，则该程序将被退回给参赛队，参赛队可以进行修改后再一次提交该问题。
程序运行不正确是指出现以下4种情况之一：(1)运行出错(run-time error)；(2)运行超时〔time-limit exceed ed〕；(3)运行结果错误(wrong answer)；(4)运行结果输出格式错误(presentation error)。
竞赛结束后，参赛各队以解出问题的多少进行排名，若解出问题数相同，按照总用时的长短排名。
总用时为每个解决了的问题所用时间之和。
一个解决了的问题所用的时间是竞赛开始到提交被接受的时间加上该问题的罚时(每次提交通不过，罚时20分钟)。
没有解决的问题不记时。
美国英语为竞赛的工作语言。
竞赛的所有书面材料(包括试题)将用美国英语写出，区域竞赛中可以使用其它语言。
总决赛可以使用的程序设计语言包括P ASCAL，C，C++及Java，也可以使用其它语言。
具体的操作系统及语言版本各年有所不同。
竞赛奖励情况总决赛前十名的队伍将得到高额奖学金：第一名奖金为12000美元，第二名奖金为6000美元，第三名奖金为3000美元，第四名至第十名将各得到l500美元。
除此之外还将承认北美冠军、欧洲冠军、南太平洋冠军及亚洲冠军。
ACM竞赛需要的知识语言是最重要的基本功无论侧重于什么方面，只要是通过计算机程序去最终实现的竞赛，语言都是大家要过的第一道关。
亚洲赛区的比赛支持的语言包括C/C++与JAVA。
首先说说JAVA，众所周知，作为面向对象的王牌语言，JAVA在大型工程的组织与安全性方面有着自己独特的优势，但是对于信息学比赛的具体场合，JAVA则显得不那么合适，它对于输入输出流的操作相比于C++要繁杂很多，更为重要的是JAVA程序的运行速度要比C++慢10倍以上，而竞赛中对于JAVA程序的运行时限却往往得不到同等比例的放宽，这无疑对算法设计提出了更高的要求，是相当不利的。
其实，并不主张大家在这种场合过多地运用面向对象的程序设计思维，因为对于小程序来说这不旦需要花费更多的时间去编写代码，也会降低程序的执行效率。
接着说C和C++。
在赛场上使用纯C的选手还是大有人在的，它们主要是看重了纯C在效率上的优势，所以这部分同学如果时间有限，并不需要急着去学习新的语言，只要提高了自己在算法设计上的造诣，纯C一样能发挥巨大的威力。
而C++相对于C，在输入输出流上的封装大大方便了我们的操作，同时降低了出错的可能性，并且能够很好地实现标准流与文件流的切换，方便了调试的工作。
如果有些同学比较在意这点，可以尝试C和C++的混编，毕竟仅仅学习C++的流操作还是不花什么时间的。
C++的另一个支持来源于标准模版库（STL），库中提供的对于基本数据结构的统一接口操作和基本算法的实现可以缩减我们编写代码的长度，这可以节省一些时间。
但是，与此相对的，使用STL要在效率上做出一些牺牲，对于输入规模很大的题目，有时候必须放弃STL，这意味着我们不能存在“有了STL就可以不去管基本算法的实现”的想法；另外，熟练和恰当地使用STL必须经过一定时间的积累，准确地了解各种操作的时间复杂度，切忌对STL中不熟悉的部分滥用，因为这其中蕴涵着许多初学者不易发现的陷阱。
通过以上的分析，我们可以看出仅就信息学竞赛而言，对语言的掌握并不要求十分全面，但是对于经常用到的部分，必须十分熟练，不允许有半点不清楚的地方.以数学为主的基础知识十分重要虽然被定性为程序设计竞赛，但是参赛选手所遇到的问题更多的是没有解决问题的思路，而不是有了思路却死活不能实现，这就是平时积累的基础知识不够。
今年Worl d Final 的总冠军是波兰华沙大学，其成员出自于数学系而非计算机系，这就是一个鲜活的例子。
竞赛中对于基础学科的涉及主要集中于数学，此外对于物理、电路等等也可能有一定应用，但是不多。
因此，大一的同学也不必为自己还没学数据结构而感到不知从何入手提高，把数学捡起来吧！下面我来谈谈在竞赛中应用的数学的主要分支。
离散数学离散数学作为计算机学科的基础是竞赛中涉及最多的数学分支，重中之重又在于图论和组合数学，尤其是图论。
图论之所以运用最多是因为它的变化最多，而且可以轻易地结合基本数据结构和许多算法的基本思想，较多用到的知识包括连通性判断、DFS和BFS，关节点和关键路径、欧拉回路、最小生成树、最短路径、二部图匹配和网络流等等。
虽然这部分的比重很大，但是往往也是竞赛中的难题所在，如果有初学者对于这部分的某些具体内容暂时感到力不从心，也不必着急，可以慢慢积累。
组合数学竞赛中设计的组合计数问题大都需要用组合数学来解决，组合数学中的知识相比于图论要简单一些，很多知识对于小学上过奥校的同学来说已经十分熟悉，但是也有一些部分需要先对代数结构中的群论有初步了解才能进行学习。
组合数学在竞赛中很少以难题的形式出现，但是如果积累不够，任何一道这方面的题目却都有可能成为难题。
数论以素数判断和同余为模型构造出来的题目往往需要较多的数论知识来解决，这部分在竞赛中的比重并不大，但只要来上一道，也足以使知识不足的人冥思苦想上一阵时间。
素数判断和同余最常见的是在以密码学为背景的题目中出现，在运用密码学常识确定大概的过程之后，核心算法往往要涉及数论的内容。
计算几何计算几何相比于其它部分来说是比较独立的，就是说它和其它的知识点很少有过多的结合，较常用到的部分包括—线段相交的判断、多边形面积的计算、内点外点的判断、凸包等等。
计算几何的题目难度不会很大，但也永远不会成为最弱的题。
线性代数对线性代数的应用都是围绕矩阵展开的，一些表面上是模拟的题目往往可以借助于矩阵来找到更好的算法。
计算机专业知识虽然数学十分十分重要，但是如果让三个只会数学的人参加比赛，我相信多数情况下会比三个只会数据结构与算法的人得到更为悲惨的结局。
数据结构掌握队列、堆栈和图的基本表达与操作是必需的，至于树，我个人觉得需要建树的问题有但是并不多。
（但是树往往是很重要的分析工具）除此之外，排序和查找并不需要对所有方式都能很熟练的掌握，但你必须保证自己对于各种情况都有一个在时间复杂度上满足最低要求的解决方案。
说到时间复杂度，就又该说说哈希表了，竞赛时对时间的限制远远多于对空间的限制，这要求大家尽快掌握“以空间换时间”的原则策略，能用哈希表来存储的数据一定不要到时候再去查找，如果实在不能建哈希表，再看看能否建二叉查找树等等—这都是争取时间的策略，掌握这些技巧需要大家对数据结构尤其是算法复杂度有比较全面的理性和感性认识。
算法算法中最基本和常用的是搜索，主要是回溯和分支限界法的使用。
这里要说的是，有些初学者在学习这些搜索基本算法是不太注意剪枝，这是十分不可取的，因为所有搜索的题目给你的测试用例都不会有很大的规模，你往往察觉不出程序运行的时间问题，但是真正的测试数据一定能过滤出那些没有剪枝的算法。
实际上参赛选手基本上都会使用常用的搜索算法，题目的区分度往往就是建立在诸如剪枝之类的优化上了。
常用算法中的另一类是以“相似或相同子问题”为核心的，包括递推、递归、贪心法和动态规划。
这其中比较难于掌握的就是动态规划（DP），如何抽象出重复的子问题是很多题目的难点所在，笔者建议初学者仔细理解图论中一些以动态规划为基本思想所建立起来的基本算法（比如Floyd-Warshall算法），并且多阅读一些定理的证明，这虽然不能有什么直接的帮助，但是长期坚持就会对思维很有帮助。
对新手的一些建议首先要看一些基础的算法书籍，把基本的算法搞懂。
像递归、二分、宽搜、深搜、简单的图论、数论、简单的组合数学。
重点根据书上的例题理解算法的实质、思想，能做到有一定领悟。
这时需要做一些题目来巩固了。
先可以做搜索题，搜索是博大精深的，诸多细节技巧都需要靠平时的积累领悟，根据自己练习的目的挑一些题练习。
然后可以做简单的数学题，对组合数学、数论有个大致的概念。
再然后可以做DP类题目了。
DP也是非一日之功，练好DP就像练好了内功，这时可以做一些DP的基础题，体会一下，然后做一些提高题，如果不会做，一定要自己想通为什么别人这样设定状态数组，他的技巧在哪里。
oibh上很多的国家集训队关于DP的论文是必看的。
图论里有很多基础的东西需要学习，先把图论里面基本的定义看懂，然后把经典的算法看懂，比如最短路、生成树、割点、连通分量等等。
如果不会做，一定要好好看书。
很多新手会问碰到不会做的题目怎么办。
首先应该考察一下为什么不会做这题，如果是书本上的知识点没掌握，那要赶紧把书本找来，仔细理解之后再来想这题。
如果知识点基本都掌握了，那么可以利用网络的资源，多搜索一下关于这题的讨论，看看别人是怎么想的，看是否可以给自己提供思路。
总之一条，要自己多开动脑子。
重在理解这一题的算法，而不是只知道算法，自己把它编程实现了就算了。
对待算法和程序要用严谨的态度，没有搞懂的地方要花力气把它搞懂，这样才能不断提高。
看书是必须的，而且也是迅速提高的最好方法，不要等到做题时才去理解书上的知识点，而要对知识点有了充分的理解后再去做题，这样才能事半功倍，否则看到难题，从哪方面下手的思路都没有。
