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1，有人能比较一下ACM和数学建模吗

acm 赛前需要长年累月的学习和积累，而数学建模虽然也要花费时间，却没有acm这么多相比之下，数学建模比的是体力，acm更多的是临场发挥能力
这么说吧，数模相对于acm还是弱一些，数模看重你的建模过程，不要求你对算法知识很深入的理解，可以随时百度，而acm需要你对算法有很深的理解才能应用自如

有人能比较一下ACM和数学建模吗

2，基因工程是什么

基因工程genetic engineering 基因工程是以分子遗传学为理论基础， 以分子生物学和微生物学的现代方法为手段， 将不同来源的基因(DNA分子)，按预先设计的蓝图， 在体外构建杂种DNA分子， 然后导入活细胞， 以改变生物原有的遗传特性、获得新品种、 生产新产品。基因工程技术为基因的结构和功能的研究提供了有力的手段
1.获取目的基因是实施基因工程的第一步。 2.基因表达载体的构建是实施基因工程的第二步，也是基因工程的核心。 3.将目的基因导入受体细胞是实施基因工程的第三步。 4.目的基因导入受体细胞后，是否可以稳定维持和表达其遗传特性，只有通过检测与鉴定才能知道。这是基因工程的第四步工作。

基因工程是什么

3，本人想参加ACM大一没有基础学数学专业我知道很难有希

说实话很难,虽然不是一点希望都没有. 但如果你非常有兴趣,觉得自己理性思维能力很惊人,就可以尝试,因为你还是大一,所以还有希望. 注意ACM是编程方面的竞赛,所以你要有一门熟练的编程语言,这是基础. ACM有三个方向：算法，数学，实现 要求三种能力：英文，自学，团队协作 简单的说，你要能读懂英文的题意描述，要有一门acm能使用的编程语言，要会数据结构，有一点数学基础，一点编程方面天赋，要有兴趣和毅力（最重要），就具有做ACM的基本条件了。 我个人不支持你做ACM,要花大量时间做题,而且即使获奖,对于你的专业也没什么用,一般只有志在软件行业的高端部分的人才会做ACM. 但是如果你还是决定要做的话,我推荐你个做题的网站;而且我长期在百度答有关ACM的题,有问题尽管问我了.

本人想参加ACM大一没有基础学数学专业我知道很难有希

4，acm与数学建模

ACM：AutoCAD Mechanical是一款面向制造业的AutoCAD软件，专门用于加速机械设计流程。除具有AutoCAD—世界领先的CAD软件——中的全部功能外，该软件还包含完备的工具，能够自动完成机械工程设计任务，例如生成机械构件，标注尺寸并创建物料清单。AutoCAD Mechanical具有一个包含700,000多个标准件的零件库，支持多项国际设计标准，能够帮助用户利用Autodesk Inventor 软件创建的数字样机模型生成工程图，并将其归档。AutoCAD Mechanical能够帮助工程师节省大量时间，因此他们能够将更多时间用于创新而非绘图，从而获得竞争优势。　　功能与特性 ：AutoCAD Mechanical 建立在 AutoCAD 平台之上，具有特殊的机械设计功能，它提供原始 DWG，以便您轻松地与 AutoCAD 用户交换设计和数据。 　功能 　通过链接至新功能页面可以了解 AutoCADMechanical 2012 中有哪些新增功能，或深入了解 AutoCAD Mechanical 如何自动完成常用任务和提高生产率。了解如何快速、轻松、有效地减少重复操作、减少错误、提高生产率和管理设计数据。　　数学建模：数学建模就是通过计算得到的结果来解释实际问题，并接受实际的检验，来建立数学模型的全过程。当需要从定量的角度分析和研究一个实际问题时，人们就要在深入调查研究、了解对象信息、作出简化假设、分析内在规律等工作的基础上，用数学的符号和语言作表述来建立数学模型。
数学建模 没做过 acm给你点建议吧1. 先学会c语言 基本语法就可以了 2. 找一个测试平台做题 从简单到难 给你推荐几个 acm.hdu.edu.cn 、 acm.zju.edu.cn 、 poj.org3.做的差不多了 2、3百道左右 找一些书看如算法导论 信息奥林匹克竞赛等 边学边做一些难一点的题4.现在差不多了 可以多参加一些网上比赛 google code jam 、百度之星、topcoder等等这是一点个人意见，仅供参考，另外，要注意两点： 1. 学好英语（因为很少有比赛是中文的几乎没有） 2.acm重要的是思想 多找一些有启发式的题型做 少做水（比较简单的题）题
首先我感觉数学建模训练是必要的，但是意识更重要，若想在数学建模上取得成绩，必须在生活中多留心那些能够建模的问题，培养建模的意识，我是一个大三的数学系学生，计算机竞赛虽然没有参加过，但是我可以说数学建模的思想绝对与计算机思想有着密切的联系，推荐提前学习MATLAB的使用，不要仅局限在课本上的那些程序，厚积然后勃发！建议你在数学建模中扮演编程角色，这是最适合你的角色。推荐书目：数学模型（第三版） 姜启源 叶俊 编（我们学校的官方教程，在山东很有地位）推荐软件:matlab / spss

5，ACM 关于ACM程序设计竞赛需要掌握哪些知识点最好能详细一

训练过ACM等程序设计竞赛的人在算法上有较大的优势，这就说明当你编程能力提高之后，主要时间是花在思考算法上，不是花在写程序与debug上。下面给个计划你练练：第一阶段：练经典常用算法，下面的每个算法给我打上十到二十遍，同时自己精简代码，因为太常用，所以要练到写时不用想，10-15分钟内打完，甚至关掉显示器都可以把程序打出来。1.最短路(Floyd、Dijstra,BellmanFord) 2.最小生成树(先写个prim,kruscal要用并查集，不好写) 3.大数（高精度）加减乘除4.二分查找. (代码可在五行以内) 5.叉乘、判线段相交、然后写个凸包. 6.BFS、DFS,同时熟练hash表(要熟，要灵活,代码要简) 7.数学上的有：辗转相除（两行内），线段交点、多角形面积公式. 8. 调用系统的qsort, 技巧很多，慢慢掌握. 9. 任意进制间的转换第二阶段：练习复杂一点，但也较常用的算法。 如： 1. 二分图匹配（匈牙利），最小路径覆盖 2. 网络流，最小费用流。 3. 线段树. 4. 并查集。 5. 熟悉动态规划的各个典型：LCS、最长递增子串、三角剖分、记忆化dp 6.博弈类算法。博弈树，二进制法等。 7.最大团，最大独立集。 8.判断点在多边形内。 9. 差分约束系统. 10. 双向广度搜索、A*算法，最小耗散优先.第三阶段： 前两个阶段是打基础，第三阶段是锻炼在比赛中可以快速建立模型、想新算法。这就要平时多做做综合的题型了。 1. 把oibh上的论文看看（大概几百篇的，我只看了一点点，呵呵）。 2. 平时扫扫zoj上的难题啦，别老做那些不用想的题.(中大acm的版主经常说我挑简单的来做:-P ) 3. 多参加网上的比赛，感受一下比赛的气氛，评估自己的实力. 4. 一道题不要过了就算，问一下人，有更好的算法也打一下。 5. 做过的题要记好 :-)下面转自：http://hi.baidu.com/wilworld/blog/item/88b1b844d37e4049500ffe6a.htmlACMer必备知识（任重而道远......）图论 路径问题 0/1边权最短路径 BFS 非负边权最短路径（Dijkstra） 可以用Dijkstra解决问题的特征 负边权最短路径 Bellman-Ford Bellman-Ford的Yen-氏优化 差分约束系统 Floyd 广义路径问题 传递闭包 极小极大距离 / 极大极小距离 Euler Path / Tour 圈套圈算法 混合图的 Euler Path / Tour Hamilton Path / Tour 特殊图的Hamilton Path / Tour 构造 生成树问题 最小生成树 第k小生成树 最优比率生成树 0/1分数规划 度限制生成树 连通性问题 强大的DFS算法 无向图连通性 割点 割边 二连通分支 有向图连通性 强连通分支 2-SAT 最小点基 有向无环图 拓扑排序 有向无环图与动态规划的关系 二分图匹配问题 一般图问题与二分图问题的转换思路 最大匹配 有向图的最小路径覆盖 0 / 1矩阵的最小覆盖 完备匹配 最优匹配 稳定婚姻 网络流问题 网络流模型的简单特征和与线性规划的关系 最大流最小割定理 最大流问题 有上下界的最大流问题 循环流 最小费用最大流 / 最大费用最大流 弦图的性质和判定组合数学 解决组合数学问题时常用的思想 逼近 递推 / 动态规划 概率问题 Polya定理计算几何 / 解析几何 计算几何的核心：叉积 / 面积 解析几何的主力：复数 基本形 点 直线，线段 多边形 凸多边形 / 凸包 凸包算法的引进，卷包裹法 Graham扫描法 水平序的引进，共线凸包的补丁 完美凸包算法 相关判定 两直线相交 两线段相交 点在任意多边形内的判定 点在凸多边形内的判定 经典问题 最小外接圆 近似O(n)的最小外接圆算法 点集直径 旋转卡壳，对踵点 多边形的三角剖分数学 / 数论 最大公约数 Euclid算法 扩展的Euclid算法 同余方程 / 二元一次不定方程 同余方程组 线性方程组 高斯消元法 解mod 2域上的线性方程组 整系数方程组的精确解法 矩阵 行列式的计算 利用矩阵乘法快速计算递推关系 分数 分数树 连分数逼近 数论计算 求N的约数个数 求phi(N) 求约数和 快速数论变换 …… 素数问题 概率判素算法 概率因子分解数据结构 组织结构 二叉堆 左偏树 二项树 胜者树 跳跃表 样式图标 斜堆 reap 统计结构 树状数组 虚二叉树 线段树 矩形面积并 圆形面积并 关系结构 Hash表 并查集 路径压缩思想的应用 STL中的数据结构 vector deque set / map动态规划 / 记忆化搜索 动态规划和记忆化搜索在思考方式上的区别 最长子序列系列问题 最长不下降子序列 最长公共子序列 最长公共不下降子序列 一类NP问题的动态规划解法 树型动态规划 背包问题 动态规划的优化 四边形不等式 函数的凸凹性 状态设计 规划方向线性规划常用思想 二分 最小表示法串 KMP Trie结构 后缀树/后缀数组 LCA/RMQ 有限状态自动机理论排序 选择/冒泡 快速排序 堆排序 归并排序 基数排序 拓扑排序 排序网络

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