NYOJ 1077 【博弈+大整数取模】

本文解析了一种基于取石子游戏的博弈论问题,通过分析游戏规则和递推原理,得出获胜策略,并提供了高效的算法实现。
题目: http://acm.nyist.net/JudgeOnline/problem.php?pid=1077

描述

    Yougth和Hrdv这对黄金博弈搭档又要玩游戏了,有n个石子,每次最多可以取a个,最少可以取b个,当剩下少于b的话就要一次性取完,Yougth先取,谁先面对石子为0的局面则赢,他们都非常聪明这是大家都知道的,现在问你谁能赢?

 
输入
多组数据,每组三个数n,a,b。
(0<=n<=10^120,其他均int范围内)
输出
输出赢了的人的名字。
样例输入
7 4 2
6 4 2
样例输出
Hrdv
Yougth

分析:

博弈有如下原则:

  1. 如果一个状态可以有一种方式转化为必败态(交给对手一种必败局面),那么该状态为:必胜态

  2. 如果一个状态的所有转移状态皆为必胜态(即无论如何对手拿到的都是必胜的局面),那么改状态为:必败态

根据上面的准则进行递推,可得:

n胜负状态(必胜态:1, 必败态:0)
01
[1, b]0
[b+1, a+b]1
[a+b+1, a+2b]0
[a+2b+1, 2a+2b]1
......

我们会发现:[k(a+b)+1, k(a+b)+b] 均为必败态, 即n%(a+b)落在[1, b]区间的都为必败态

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <string>

using namespace std;

char n[130];
typedef long long LL; 

LL f(char* s, int len, LL mod)
{
    LL ret = 0;
    for(int i=0; i<len; i++) {
        ret = (ret*10LL + s[i]-'0')%mod;
    }    
    return ret;
}

int main ()
{
    int len;
    LL a, b, ans; 
    while(scanf("%s%lld%lld", n, &a, &b) != EOF) {
        len = strlen(n);
        ans    = f(n, len, a+b);
        if(ans >=1 && ans <= b)    printf("Hrdv\n");
        else    printf("Yougth\n");
    }
    return 0;
}
 

 

内容概要:本文围绕新一代传感器产品在汽车电子电气架构中的关键作用展开分析,重点探讨了智能汽车向高阶智能化演进背景下,传统传感器无法满足感知需求的问题。文章系统阐述了自动驾驶、智能座舱、电动化与网联化三大趋势对传感器技术提出的更高要求,并深入剖析了激光雷达、4D毫米波雷达和3D-ToF摄像头三类核心新型传感器的技术原理、性能优势与现存短板。激光雷达凭借高精度三维点云成为高阶智驾的“眼睛”,4D毫米波雷达通过增加高度维度提升环境感知能力,3D-ToF摄像头则在智能座舱中实现人体姿态识别与交互功能。文章还指出传感器正从单一数据采集向智能决策升级,强调车规级可靠性、多态融合与成本控制是未来发展方向。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶、传感器研发等相关领域的工程师和技术管理人员,具备一定专业背景的研发人员;; 使用场景及目标:①理解新一代传感器在智能汽车系统中的定位与技术差异;②掌握激光雷达、4D毫米波雷达、3D-ToF摄像头的核心参数、应用场景及选型依据;③为智能驾驶感知层设计、多传感器融合方案提供理论支持与技术参考; 阅读建议:建议结合实际项目需求对比各类传感器性能指标,关注其在复杂工况下的鲁棒性表现,并重视传感器与整车系统的集成适配问题,同时跟踪芯片化、固态化等技术演进趋势。
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