135-取石子(二)

题目描述:

小王喜欢与同事玩一些小游戏,今天他们选择了玩取石子。

游戏规则如下:共有N堆石子,已知每堆中石子的数量,并且规定好每堆石子最多可以取的石子数(最少取1颗)。

两个人轮流取子,每次只能选择N堆石子中的一堆,取一定数量的石子(最少取一个),并且取的石子数量不能多于该堆石子规定好的最多取子数,等哪个人无法取子时就表示此人输掉了游戏。

假设每次都是小王先取石子,并且游戏双方都绝对聪明,现在给你石子的堆数、每堆石子的数量和每堆石子规定的单次取子上限,请判断出小王能否获胜。

输入描述:

第一行是一个整数T表示测试数据的组数(T<100)
每组测试数据的第一行是一个整数N(1<N<100),表示共有N堆石子,随后的N行每行表示一堆石子,这N行中每行有两个数整数m,n表示该堆石子共有m个石子,该堆石子每次最多取n个。(0<=m,n<=2^31)

输出描述:

对于每组测试数据,输出Win表示小王可以获胜,输出Lose表示小王必然会败。

样例输入:

2
1
1000 1
2
1 1
1 1

样例输出:

Lose
Lose

提示:

注意下面一组测试数据21 1 2 2正确的结果应该是Win因为小王会先从第二堆石子中取一个石子,使状态变为1 11 2这种状态下,无论对方怎么取,小王都能获胜。                            



解题思路:

这道题是巴什博弈和尼姆博弈的杂糅,因为尼姆博弈要求对每一堆石子可以取1-全部,而这道题限制了个数,就成为了巴什博弈。那为什么可以用尼姆博弈的思想来求解呢?

因为我们可以发现,当我们使用巴什博弈取到最后一次时,得到的n%(m+1)结果肯定<m,这样就符合了尼姆博弈的要求,进而可以用尼姆博弈的异或运算来求解。


#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int main()
{
    int T;
    cin>>T;
    while(T--)
    {
        int N;
        cin>>N;
        int ans=0;
        for(int i=0;i<N;i++)
        {
            int n,m;
            cin>>n>>m;
            int a=n%(m+1);
            ans^=a;

        }
        if(ans==0)
        cout<<"Lose"<<endl;
        else
        cout<<"Win"<<endl;
    }
    return 0;
}

### 动态规划解决石子合并问题 #### 定义状态变量 设 `dp[i][j]` 表示将第 `i` 堆到第 `j` 堆石子合并所需的最小代价。为了计算这个值,需要考虑所有可能的分割位置 `k` (其中 `i ≤ k < j`) 将区间 `[i, j]` 划分为两个更小的子区间 `[i, k]` `[k+1, j]` 进行合并。 #### 初始化边界条件 当只有一个元素时,不需要任何操作来合并它们,因此初始化为零: ```python for i in range(n): dp[i][i] = 0 ``` #### 状态转移方程 对于任意一段连续的石子堆 `(i,j)` ,假设其间的某个位置 `k` 是最佳断点,则有: \[ \text{sum}(i, j) = \sum_{m=i}^{j}\text{pile}[m]\] \[ dp[i][j]=min(dp[i][j],dp[i][k]+dp[k+1][j]+\text{sum}(i,j)) \quad \forall i≤k<j \] 这里 `\text{sum}(i,j)` 计算从索引 `i` 到 `j` 的所有石子数量之[^1]。 #### Python代码实现 下面是一个完整的Python程序用于找到最小化总成本的方法来合并所有的石头堆: ```python def min_stone_merge_cost(piles): n = len(piles) # Precompute prefix sums to get sum(i, j) efficiently. pre_sum = [0] * (n + 1) for i in range(1, n + 1): pre_sum[i] = pre_sum[i - 1] + piles[i - 1] # Initialize DP table with zeros. dp = [[0] * n for _ in range(n)] # Fill the DP table bottom-up manner. for length in range(2, n + 1): # Subarray lengths from 2 to N for start in range(n - length + 1): end = start + length - 1 dp[start][end] = float('inf') for mid in range(start, end): cost = dp[start][mid] + dp[mid + 1][end] + \ pre_sum[end + 1] - pre_sum[start] if cost < dp[start][end]: dp[start][end] = cost return dp[0][-1] if __name__ == "__main__": stones = [4, 1, 3, 8, 7] print(f"The minimum merge cost is {min_stone_merge_cost(stones)}") ``` 此函数接受一个列表参数 `piles`,表示每一堆石子的数量,并返回将这些石子全部合并且使总的合并开销最少所需的成本。
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