【数学 博弈论】JZOJ_3339 wyl8899和法法塔的游戏

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题意

给出NNN堆石子,两人每次从中任意一堆取任意个石子,最后无法取的人失败。
有MMM个形如r a br\ a\ br a b的询问,表示从l∈[a,b]l \in [a,b]l∈[a,b],这个区间内从第rrr堆石头开始取,取的最多的石头使得先手必胜,如果能取就取走。

思路

这显然是一个NIMNIMNIM博弈,先手必胜当且仅当A1 xor A2 xor ... xor An≠0A_1\ xor\ A_2\ xor\ ...\ xor\ A_n\neq 0A1​ xor A2​ xor ... xor An​̸​=0。

在[l,r][l,r][l,r]中,我们设xxx为A1 xor A2 xor ... xor An−1A_1\ xor\ A_2\ xor\ ...\ xor\ A_{n-1}A1​ xor A2​ xor ... xor An−1​,kkk为A1 xor A2 xor ... xor AnA_1\ xor\ A_2\ xor\ ...\ xor\ A_nA1​ xor A2​ xor ... xor An​,
那么对于当前局面,为了使A1 xor A2 xor ... xor An=0A_1\ xor\ A_2\ xor\ ...\ xor\ A_n = 0A1​ xor A2​ xor ... xor An​=0,我们可以使ArA_rAr​变成Ar xor k=xA_r\ xor\ k=xAr​ xor k=x,因为Ar xor x=k、Ar xor k=xA_r\ xor\ x=k、A_r\ xor\ k=xAr​ xor x=k、Ar​ xor k=x,所以x xor x=0x\ xor\ x=0x xor x=0。取出石子最多,那么就是Ar−xA_r-xAr​−x最大,故xxx最小,我们这就可以暴力来做。

还有一个点,题目说要取走,那我们就更新AAA。

代码

#include<cstdio>
#include<algorithm>

int n, m, r, a, b, ans, x;
int st[100001];

int main() {
	scanf("%d", &n);
	for (int i = 1; i <= n; i++)
		scanf("%d", &st[i]);
	scanf("%d", &m);
	for (int i = 1; i <= m; i++) {
		scanf("%d %d %d", &r, &a, &b);
		x = 0;
		ans = 1 << 29;
		if (!st[r]) {
			printf("-1\n");
			continue;
		}
		if (b == r) {
			printf("%d\n", st[r]);
			st[r] = 0;
			continue;
		}
		for (int j = r - 1; j >= a; j--) {
			x ^= st[j];
			if (j <= b) ans = std::min(ans, x);
		}
		if (ans >= st[r]) printf("-1\n");
		else {
			printf("%d\n", st[r] - ans);
			st[r] = ans;
		}
	}
}
【能源系统优化】基于MATLAB的光储充一体化多目标调度:光伏自用率与充电成本权衡及储能联合调控 MATLAB 光储充一体化运行优化|光伏自用率与充电成本权衡 内容概要:本文围绕MATLAB实现的光储充一体化系统运行优化展开,旨在通过建立统一的能量调度模型,量化光伏自用率与充电成本之间的权衡关系,提升设备利用效率与运行安全性,并形成可复现的工程分析能力。项目采用多目标混合整数线性规划方法,综合考虑分时电价、储能损耗、光伏消纳与车辆充电需求,在满足功率平衡、储能状态递推、充放电互斥等约束条件下,实现经济性与环保性的协同优化。通过归一化加权目标函数,支持灵活调整运营策略偏好,并利用MATLAB R2025b完成从数据生成、建模求解到结果可视化的完整流程。配套GUI界面支持参数配置、模型训练、结果预测与运行监控,增强了系统的实用性与交互性。 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,从事新能源系统规划、电动汽车充电站运营、微电网控制或综合能源管理的技术人员与研究人员,尤其适合工作年限1-3年、希望深入掌握能源系统优化建模与工程实现的研发人员。 使用场景及目标:①优化城市公共充电站、工业园区、高速服务区等场景的光储充协同运行,降低运营成本并提高光伏利用率;②支持日前调度与滚动优化,实现从静态分析到动态调控的升级;③为储能配置、容量规划、需求响应申报及投资回报评估提供量化决策工具;④通过GUI界面实现数据驱动的模型训练与预测,辅助制定最优充放电策略。 阅读建议:此资源以MATLAB为开发平台,强调从理论建模到工程落地的全过程实践。建议读者结合代码示例与GUI操作,理解数据预处理、多目标优化、混合整数求解与结果评价的关键步骤,并通过修改权重参数、运行场景与设备配置进行灵敏度分析,从而全面掌握光储充系统优化的核心逻辑与应用潜力。 立即下载

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