hdu 4994 Revenge of Nim 博弈

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题意:有n堆石头,Alice和bob每人每次可以从一堆里面拿n个石头n>0(从左到右),最后没有拿的人输,判断是不是先手赢。

思路:判断谁有主动,肯定是第一个拿到多余1个石头的那一堆主动,就是判断谁能拿到多与1的那一堆。

代码:

#include <cstdio>
#include <algorithm>
#include <cstring>
using namespace std;

int main()
{
    int data[1010],T,n,cnt;
   // freopen("data.in","r",stdin);
    scanf("%d",&T);
    while (T--){
        scanf("%d",&n);
        for(int i=0;i<n;i++) scanf("%d",data+i);
        if(data[0]>1||n==1)
            puts("Yes");
        else {
            cnt=0;
            for(int i=0;data[i]==1&&i<n-1;i++){
                cnt++;
            }
            if(cnt&1){
                puts("No");
            }
            else {
                puts("Yes");
            }
        }
    }
    return 0;
}


【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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