5030. A

题目大意

给定长度为1,2,3,4的砖块a,b,c,d个,两个人轮流操作。
每次可以选择一个长度大于1的砖头分成两个砖头,或者选择n个长度为n的砖头粉碎。
无法操作的人数。询问先手是否必胜。

Data Constraint
a,b,c,d1010000

题解

打表可以发现,先手必败当且仅当(a+c)%2=(b+d)%3
然后就没了。

SRC

#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<cstring>
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<map>
using namespace std ;

#define N 10000 + 10

char s[N] ;

int a[N] , b[N] , c[N] , d[N] ;
int Case ;

void Read( int *t ) {
    scanf( "%s" , s + 1 ) ;
    t[0] = strlen( s + 1 ) ;
    for (int i = 1 ; i <= t[0] ; i ++ ) t[i] = s[i] - '0' ;
}

int Modular( int *a , int MO ) {
    if ( a[0] == 1 ) return a[1] % MO ;
    for (int i = 1 ; i <= a[0] ; i ++ ) {
        if ( a[i] < MO ) a[i+1] += a[i] * 10 ;
        else {
            a[i+1] += a[i] % MO * 10 ;
            a[i] /= MO ;
        }
    }
    return a[a[0]+1] / 10 ;
}

int main() {
    freopen( "a.in" , "r" , stdin ) ;
    freopen( "a.out" , "w" , stdout ) ;
    scanf( "%d" , &Case ) ;
    for (int i = 1 ; i <= Case ; i ++ ) {
        memset( a , 0 , sizeof(a) ) ;
        memset( b , 0 , sizeof(b) ) ;
        memset( c , 0 , sizeof(c) ) ;
        memset( d , 0 , sizeof(d) ) ;
        Read( a ) , Read( b ) , Read( c ) , Read( d ) ;
        int a1 = Modular( a , 2 ) ;
        int b1 = Modular( b , 3 ) ;
        int c1 = Modular( c , 2 ) ;
        int d1 = Modular( d , 3 ) ;
        if ( (a1 + c1) % 2 == (b1 + d1) % 3 ) printf( "0\n" ) ;
        else printf( "1\n" ) ;
    }
    return 0 ;
}

以上.

内容概要:本文深入探讨了Kotlin语言在函数式编程和跨平台开发方面的特性和优势,结合详细的代码案例,展示了Kotlin的核心技巧和应用场景。文章首先介绍了高阶函数和Lambda表达式的使用,解释了它们如何简化集合操作和回调函数处理。接着,详细讲解了Kotlin Multiplatform(KMP)的实现方式,包括共享模块的创建和平台特定模块的配置,展示了如何通过共享业务逻辑代码提高开发效率。最后,文章总结了Kotlin在Android开发、跨平台移动开发、后端开发和Web开发中的应用场景,并展望了其未来发展趋势,指出Kotlin将继续在函数式编程和跨平台开发领域不断完善和发展。; 适合人群:对函数式编程和跨平台开发感兴趣的开发者,尤其是有一定编程基础的Kotlin初学者和中级开发者。; 使用场景及目标:①理解Kotlin中高阶函数和Lambda表达式的使用方法及其在实际开发中的应用场景;②掌握Kotlin Multiplatform的实现方式,能够在多个平台上共享业务逻辑代码,提高开发效率;③了解Kotlin在不同开发领域的应用场景,为选择合适的技术栈提供参考。; 其他说明:本文不仅提供了理论知识,还结合了大量代码案例,帮助读者更好地理解和实践Kotlin的函数式编程特性和跨平台开发能力。建议读者在学习过程中动手实践代码案例,以加深理解和掌握。
内容概要:本文深入探讨了利用历史速度命令(HVC)增强仿射编队机动控制性能的方法。论文提出了HVC在仿射编队控制中的潜在价值,通过全面评估HVC对系统的影响,提出了易于测试的稳定性条件,并给出了延迟参数与跟踪误差关系的显式不等式。研究为两轮差动机器人(TWDRs)群提供了系统的协调编队机动控制方案,并通过9台TWDRs的仿真和实验验证了稳定性和综合性能改进。此外,文中还提供了详细的Python代码实现,涵盖仿射编队控制类、HVC增强、稳定性条件检查以及仿真实验。代码不仅实现了论文的核心思想,还扩展了邻居历史信息利用、动态拓扑优化和自适应控制等性能提升策略,更全面地反映了群体智能协作和性能优化思想。 适用人群:具备一定编程基础,对群体智能、机器人编队控制、时滞系统稳定性分析感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①理解HVC在仿射编队控制中的应用及其对系统性能的提升;②掌握仿射编队控制的具体实现方法,包括控制器设计、稳定性分析和仿真实验;③学习如何通过引入历史信息(如HVC)来优化群体智能系统的性能;④探索中性型时滞系统的稳定性条件及其在实际系统中的应用。 其他说明:此资源不仅提供了理论分析,还包括完整的Python代码实现,帮助读者从理论到实践全面掌握仿射编队控制技术。代码结构清晰,涵盖了从初始化配置、控制律设计到性能评估的各个环节,并提供了丰富的可视化工具,便于理解和分析系统性能。通过阅读和实践,读者可以深入了解HVC增强仿射编队控制的工作原理及其实际应用效果。
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