hdu 1525 Euclid's Game

本文深入探讨了基于数与倍数减法的游戏策略,揭示了通过分析初始数的1的个数来预测先手胜负的规律。详细介绍了算法实现过程,包括使用C++编程语言的数学函数进行复杂状态转移的优化。

给出  a,b , 每个人 可以 将 大的数 可以减去 小的数的倍数,但不能变成负的, 谁先出现 x ,0 的状态 谁赢。


假设 当前可以选择的倍数k 是大于2 的, 那么这个状态就是必胜的。  a,b 转化成  b ,a%b 时, 若b, a%b 是必胜, 只要转化成 a%b+b , b 这个状态。

若 b,a%b 必败, 则 直接转化成 b ,a%b 。

那么 决定先手胜负的就是, 开始的 1 的个数, 因为 当 a, b 只有一种选择时 ,状态只有一种转移,谁先转化到偶数 或者谁先到最有一步,谁赢。


#include <vector>
#include <list>
#include <map>
#include <set>
#include <deque>
#include <stack>
#include <cstring>
#include <bitset>
#include <algorithm>
#include <functional>
#include <numeric>
#include <utility>
#include <sstream>
#include <iostream>
#include <iomanip>
#include <cstdio>
 
#include <cstdlib>
#include <ctime>
#include <assert.h>
#include <queue>
#define REP(i,n) for(int i=0;i<n;i++)
#define TR(i,x) for(typeof(x.begin()) i=x.begin();i!=x.end();i++)
#define ALLL(x) x.begin(),x.end()
#define SORT(x) sort(ALLL(x))
#define CLEAR(x) memset(x,0,sizeof(x))
#define FILLL(x,c) memset(x,c,sizeof(x))
using namespace std;
 
const double EPS = 1e-8;

#define LL long long 
#define pb push_back
int a,b;
;
int tot;
int num[100];
int gcd(int a,int b){
    if(b==0)return a;
    if(a>=b){
       int t = a/b;
       tot ++ ;
       num[tot] =t;
    }
    
    return gcd(b,a%b);
}
int main(){
    while(scanf("%d%d",&a,&b),a|b){
        
        tot= 0 ;
        gcd(a,b);
        int ans= 0;
        int st =0;
        for(int i=1;i<tot;i++){
            //if(num[i]>1)ans ++;
            if(!st && num[i]>1){
                st = i;
                break;
            }else if(!st){
                ans ++;
            }
        }
        
        if(ans&1){
            puts("Ollie wins");
        }else{
            puts("Stan wins");
        }
    }
    return 0;
}


(SCI三维路径规划对比)25年最新五种智能算法优化解决无人机路径巡检三维路径规划对比(灰雁算法真菌算法吕佩尔狐阳光生长研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要介绍了一项关于无人机三维路径巡检规划的研究,通过对比2025年最新的五种智能优化算法(包括灰雁算法、真菌算法、吕佩尔狐算法、阳光生长算法等),在复杂三维环境中优化无人机巡检路径的技术方案。所有算法均通过Matlab代码实现,并重点围绕路径安全性、效率、能耗和避障能力进行性能对比分析,旨在为无人机在实际巡检任务中的路径规划提供科学依据和技术支持。文档还展示了多个相关科研方向的案例与代码资源,涵盖路径规划、智能优化、无人机控制等多个领域。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机路径规划、智能优化算法研究或自动化、控制工程方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 对比分析新型智能算法在三维复杂环境下无人机路径规划的表现差异;② 为科研项目提供可复现的算法代码与实验基准;③ 支持无人机巡检、灾害监测、电力线路巡查等实际应用场景的路径优化需求; 阅读建议:建议结合文档提供的Matlab代码进行仿真实验,重点关注不同算法在收敛速度、路径长度和避障性能方面的表现差异,同时参考文中列举的其他研究案例拓展思路,提升科研创新能力。
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