【HDU 1525】Euclid's Game

博弈论游戏算法解析

【题目】

传送门

Description

Two players, Stan and Ollie, play, starting with two natural numbers. Stan, the first player, subtracts any positive multiple of the lesser of the two numbers from the greater of the two numbers, provided that the resulting number must be nonnegative. Then Ollie, the second player, does the same with the two resulting numbers, then Stan, etc., alternately, until one player is able to subtract a multiple of the lesser number from the greater to reach 0, and thereby wins. For example, the players may start with (25,7):

25 7
11 7
4 7
4 3
1 3
1 0

an Stan wins.

Input

The input consists of a number of lines. Each line contains two positive integers giving the starting two numbers of the game. Stan always starts.

Output

For each line of input, output one line saying either Stan wins or Ollie wins assuming that both of them play perfectly. The last line of input contains two zeroes and should not be processed.

Sample Input

34 12
15 24
0 0

Sample Output

Stan wins
Ollie wins


【分析】

洛谷传送门,翻译就去洛谷上看吧。

这道题的话,我们分情况来讨论(令 n ≥ m n≥m nm):

一、若 n % m = 0 n\%m=0 n%m=0,即 n n n m m m 的倍数,明显先手必胜。

二、若 n > 2 m n>2m n>2m,由于两个人绝顶聪明,他们肯定知道 ( n % m , m ) (n\%m,m) (n%m,m) 是必胜点还是必败点。

  1. ( n % m , m ) (n\%m,m) (n%m,m) 是必胜点,那他肯定就把这个点转换成 ( n % m , m ) (n\%m,m) (n%m,m),他就必胜。
  2. ( n % m , m ) (n\%m,m) (n%m,m) 是必败点,那他就把这个点转换成 ( n % m + m , m ) (n\%m+m,m) (n%m+m,m),他的对手就只能转移成 ( n % m , m ) (n\%m,m) (n%m,m) 这个必败点,因此他必胜。

那么综上,此时肯定是先手必胜。

三、若 m &lt; n &lt; 2 m m&lt;n&lt;2m m<n<2m,那这时只可能有一种转换方法,就是换成 ( n − m , m ) (n-m,m) (nm,m),这样就暴力计算直到符合上面的两种情况就可以了。


【代码】

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
using namespace std;
int main()
{
	int n,m,winner;
	while(~scanf("%d%d",&n,&m))
	{
		winner=0;
		if(!n&&!m)  break;
		if(n<m)  swap(n,m);
		while(m)
		{
			if(!(n%m)||n>=2*m)  break;
			n-=m,swap(n,m),winner^=1;
		}
		puts(winner?"Ollie wins":"Stan wins");
	}
	return 0;
}
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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