Taking Pebbles

本文探讨了一个基于取石子的游戏,通过分析游戏规则和策略,揭示了胜者的关键因素。游戏由Alice和Bob两人进行,轮流取走一定数量的石子,直至取完,胜者为最后取走石子的人。通过对不同初始石子数量的分析,找到了一种规律,能够预测哪一方将最终获胜。

There is a pile of N pebbles initially. Alice and Bob are playing a taking pebbles game as follows:
    Alice and Bob moves by turns, Alice moves first. For each move, the player can takes away at least one and at most half of the pebbles remained (“at most half” means you can take way at most k (k >= 1) pebbles if there are 2*k or 2*k+1 pebbles remained). If there is only one pebble remained, the player can also take away this pebble. The player who takes away the last pebble wins.
    If Alice and Bob are both clever enough, and they both want to be the winner, who will win?

Input

    The first line has one integer T (1 <= T <= 200), means there are T test cases.
    For each test case, there is only one line with an integer N (2 <= N <= 109), means the number of pebbles initially.

Output

    For each test case, print “Alice” (without quotation marks) in one line if Alice will win. Otherwise print “Bob” (without quotation marks) instead.

Sample Input

5
2
3
4
5
6

Sample Output

Bob
Alice
Alice
Bob
Alice

 

 

给你n个石头,以次至少取一个,最多取n/2,n==3 取3/2=1个。Alice先取,
轮流取,谁最后拿完石头就是谁win
刚开始想从奇偶性出发,考虑留给对方多少个时就能赢,但
考虑到每次取的最多的石头数量根本不是固定的,这就没法完了

发现首项为2,只要满足x=2*i+1这个序列的数都市Bob win。
其实从题目就可以看出,最后的结果只能和n本身有关,既然
奇偶性没关系,就试着从n的规律出发

 

 

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<bits/stdc++.h>
#define M 100100
using namespace std;
set<int>it;
/*aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa*/
int main()
{
    int st=2;it.insert(2);
    while(st*2+1<=1000000000){
        st=st*2+1;
        it.insert(st);
    }
    int t;cin>>t;
    while(t--){
        int n;cin>>n;
        it.count(n)?printf("Bob\n"):printf("Alice\n");
    }
}

 

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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