100个球两个人每次最多取五个最少取一个,谁能拿到最后一个就赢,求第一个取的人的必胜方法.
这种题目是考虑倍数的问题。每次最多取5个最少1个,这样的话就考虑每次取6,
100÷6=16余4。
先拿的人拿4个,不论第二个人拿几个,第一个人把他凑成6个,这样永远是第一个人取到最后一个。
墨衍会员
·
AI 创作全网分发
墨衍智能分发
本文由作者通过墨衍一键同步至各平台
1分发平台
1.4w累计阅读
1.4w+平均单平台
已同步平台
优快云
微信公众号
微博
知乎
掘金
百家号
博客园
抖音
小红书
你的文章也可以这样分发
墨衍会员 ¥399起/年,写一次发全网
我也要 →
码龄10年
100个球两个人每次最多取五个最少取一个,谁能拿到最后一个就赢,求第一个取的人的必胜方法.
这种题目是考虑倍数的问题。每次最多取5个最少1个,这样的话就考虑每次取6,
100÷6=16余4。
先拿的人拿4个,不论第二个人拿几个,第一个人把他凑成6个,这样永远是第一个人取到最后一个。
当前文章被以下社区和专栏收录:
Discrete Optimization (Coursera) 学习笔记 Week 1 introduction (开个帖子)
Week 1 Introduction 这位教授Pascal Van Hentenryck 真的算是优化领域神级别的人物了吧?截一张Google scholar的图大家感受一下… 居然在Coursera上看到了他开的课:Discrete Optimization。试听了几节后,发现讲得很有激情,而且深入浅出。遂决定花暑假跟完这一门课。 这门课每周花两三个小时介绍基础概念,然后得花十几个小时写作业(coding)… 一开始以为Coursera上的课的作业应该不会太难,然后第一次作业(knapsack)我就被
取物游戏的必胜策略
原文地址:取物游戏的必胜策略(博弈)作者:yang 1、一堆球,共100个。两个人轮流拿,拿到最后一个赢。最少拿1个,最多拿5个。如果你先拿,第一次拿多少保证能赢? 答案:这是巴什博弈(Bash Game):只有一堆n个物品,两个人轮流从这堆物品中取物,规定每次至少取一个,最多取m个。最后取光者得胜。显然,如果n=m+1,那么由于一次最多只能取 m 个,所以,无论先
BMW Trojan 样本分析
仅用于链接已经删却但是需要方便查阅的原文http://blog.csdn.net/zirconsdu/article/details/7997470 转载请注明出处http://blog.csdn.net/zirconsdu/article/details/8153813。 一些具体数据结构和具体路径隐去。 BMW木马样本分析 摘要 2011年底和某Hunter的谈话涉及到当时新检
100个球两个人每次最多取五个最少取一个,求必胜方法
100个球两个人每次最多取五个最少取一个,谁能拿到最后一个就赢,求第一个取的人的必胜方法. 这种题目是考虑倍数的问题。每次最多取5个最少1个,这样的话就考虑每次取6, 100÷6=16余4。 先拿的人拿4个,不论第二个人拿几个,第一个人把他凑成6个,这样永远是第一个人取到最后一个。 第一次取4个,以后每次取的数与另一个人取的数之和为6就行了 https://blog.csdn.net/less_cold/article/details/78298660 ...
手把手教你用WKT文件在Petrel中创建自定义坐标系统(附CGCS2000转换模板)
本文详细介绍了如何在Petrel软件中利用WKT文件创建自定义坐标系统,并重点提供了CGCS2000坐标系的完整转换模板与实战步骤。通过解析坐标系统的三大支柱(大地坐标系、投影坐标系、基准转换)和WKT文件结构,指导用户从零开始构建适用于本土化项目的坐标系统,确保地质建模与空间数据处理的精度与一致性。
第五章:转矩脉动的成因与抑制技术:从根源到解决方案
本文摘要: 转矩脉动是电机运行中的关键问题,涉及电磁、机械和控制三大因素。电磁因素包括谐波、齿槽转矩和磁饱和;机械因素涵盖动平衡和轴承缺陷;控制因素涉及测量误差和死区效应。解决方案采用多层面优化:硬件上通过斜极设计和死区补偿(提供算法代码)降低脉动70%;控制上采用扰动观测器和谐振控制器进行动态抑制;针对齿槽转矩开发离线学习+在线查表补偿方案。测试环节建立振动噪声量化评价体系,包括加速度计测量和A计权声学评估。最终形成从设计到控制的系统化抑制策略,显著提升电机静音性、平顺性和寿命。
100个乒乓球,两个人轮流取,每人每次最多取5个,最少取1个,如果甲先取,怎样才能取到第100个乒乓球?
第一次取4个,以后每次取的数与另一个人取的数之和为6就行了
手把手教你玩转服务器芯片架构--7.1 项目1:基于FPGA的RISC-V软核设计(Verilog实现核心指令执行单元)
本文介绍了基于FPGA的RISC-V软核设计实践项目。项目采用Verilog实现RV32I指令集核心处理器,包含指令解码、ALU、寄存器堆等关键模块设计,并通过功能仿真验证。在Xilinx Artix-7 FPGA上完成综合与部署,资源利用率控制在5%以内。最后探讨了五级流水线优化、指令集扩展等进阶方案。该实践完整覆盖了从指令集设计、RTL实现到FPGA部署的全流程,可作为学习处理器架构与FPGA开发的典型案例。
博弈论
博弈论 摘自https://blog.csdn.net/lgdblue/article/details/15809893 一、巴什博弈 1、问题模型:只有一堆n个物品,两个人轮流从这堆物品中取物,规定每次至少取一个,最多取m个,最后取光者得胜。 2、解决思路:当n=m+1时,由于一次最多只能取m个,所以无论先取者拿走多少个,后取者都能够一次拿走剩余的物品,后者取胜,所以当一...
修改yolov8使支持单通道图像输入
默认支持BGR三通道图像输入,但是在很多工业场景下,存在很多灰度图像的场景,因此对yolov8代码做一些修改以支持单通道图像输入,满足项目实际需求。训练时,只需要在 data 的 yaml 文件中,添加 ch=1 即可。
[RK3568 Android11] 开发之默认授予系统预置的APP权限
目录 一、系统预置的APP权限 二、默认授予系统预置的APP权限 一、系统预置的APP权限 1、在打开系统预置的APP时,都会弹窗提示,并且需要人工确定授予权限; 2、有些客户对定制有需求,需要系统预置的APP自动默认授予权限; 二、默认授予系统预置的APP权限 注意此方法只对系统预置的APP起效果,后期手动安装的APP无效; 修改文件: frameworks/base/services/core/java/com/android/server/pm/per...
【博弈论】最后拿球者赢
200只乒乓球,A, B轮流拿1-6个球。 拿起最后一个球的人赢。 如何设计策略。 让先拿的人赢呢? 保证最后一个球被 A 拿到。那么A的上一轮给B剩下7个球,这样100%保证最后一个在A的手里。每一轮都如此,也就是200个球,每一轮都保证 A + B = 7。 那么A第一次拿200 % 7 = 4只球。 那么如果最后拿球的人输呢?A先拿几个呢? 策略又如何设计呢? ...
Python爬虫实战:亚马逊中国模拟登录与二次验证全解析(2026最新版)
在数据驱动的商业时代,亚马逊作为全球最大的电商平台,其商品数据、价格波动、评论信息、库存状态等对市场分析、竞品研究、价格监控具有极高的价值。然而,亚马逊的反爬虫机制堪称行业标杆——从请求指纹校验、动态令牌、行为分析到二次验证(2FA),层层设防。本篇文章将带你从零开始,使用2026年最新的Python技术栈,完整实现亚马逊中国(z.cn)的模拟登录,并攻克二次验证难题。郑重声明:本文仅限技术研究与个人学习用途,严禁用于批量抓取、价格劫持、账户爆破等违法违规行为。
100个球两个人轮流拿,每次最多拿n个,谁拿到最后一个球获胜
100根火柴,两个人轮流取,每个人每次只能取1~7根,谁拿到最后一根火柴谁赢;问有必胜策略吗,有的话是先手还是后手必胜? 第一步:从结论出发,谁拿到最后一根火柴谁赢。同时考虑约束条件每个人每次只能取1~7根。 因此Loser最后一次抽取火柴后必须剩下1-7根火柴,Winner才能成为最后的赢家。 也就意味:Winner在其倒数第二次抽取完火柴后 ,剩余火柴的数量必须是8根,才能确保无论Loser在其最后一次怎么抽取火柴都要1-7根火柴留给Winner。 如果剩下了7根,loser可以直接抽完并获胜; 如果剩
Probability and Statistics - 4th edition
Probability and Statistics - 4th edition
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder
面试题---100个球,两个人轮流拿球,每次只允许拿1,2,4个球,规定拿到最后一个球的人为输。是先走的必胜还是后走的必胜
面试题: A,B从一堆玻璃球(共100个)里向外拿球,规则如下: (1)A先拿,然后一人一次交替着拿; (2)每次只能拿1个或2个或4个; (3)谁拿最后一个球,谁就是最后的失败者; 问A,B谁将是失败者?写出你的判断步骤。 答: A是失败者,证明过程如下。 1)经验算,当谁面临着4个球的时候,谁要拿球就是失败者原因:全拿,输了;拿一个,对方拿两个,输了;拿两个,对方拿一个,输了。 ...
Statistics and Machine Learning Toolbox
Statistics and Machine Learning Toolbox(带书签),MATLAB统计学习工具
java实现取球游戏
/* 今盒子里有 n 个小球,A、B 两人轮流从盒中取球,每个人都可以看到另一个人取了多少个, 也可以看到盒中还剩下多少个,并且两人都很聪明,不会做出错误的判断。 我们约定: 每个人从盒子中取出的球的数目必须是:1,3,7 或者 8 个。 轮到某一方取球时不能弃权! A 先取球,然后双方交替取球,直到取完。 被迫拿到最后一个球的一方为负方(输方) 请编程确定出在双方都不判断失误的情况下,对于特定的...
文档:亲测可用解决vnc灰屏,黑屏,鼠标大黑叉情况
主要解决vnc-viewer灰屏,黑屏,鼠标大黑叉等现象,详细见文档。
拿球问题,必胜策略
题目:100个球,两人拿,一次1-5个,甲必胜的策略 思路:100/6=16余4, 那么策略为 甲先拿4个球,然后当乙拿了x个球,甲拿6-x即可,最后不管乙拿了多少个,甲都能保证一次性拿完。 题目:100个球,两人拿,一次不超过4个,甲必胜策略 思路:100/5=25余0 那么策略为甲先拿0个...
1001个球,两个人轮流拿球,且每次只能拿1、2、4个球,规定拿到最后一个球的人为输。如果让你先拿,你是否有必胜的把握。如果有,该如何操作?
解:先拿4个,然后每轮保证两个人所拿球数之和为3或6。 有一百个球,两个人依次拿球,每次最多能拿六个,拿到最后一个的 最多拿六个 也就是说 你只要先拿2个 剩下98个 也就是7的14倍 对方拿X个 你就拿7-X个 应该就是必胜了。。。 仅是推测 只做了两次验证 结果都是先拿的赢 题目:箱子里共有1996个球,两个人轮流往外拿球(不放回),且每个人每次
[蓝桥杯]取球游戏
取球游戏 题目描述 今盒子里有 nn 个小球,A、B 两人轮流从盒中取球,每个人都可以看到另一个人取了多少个,也可以看到盒中还剩下多少个,并且两人都很聪明,不会做出错误的判断。 我们约定: 每个人从盒子中取出的球的数目必须是:1,3,7 或者 8 个。轮到某一方取球时不能弃权!A 先取球,然后双方交替取球,直到取完。被迫拿到最后一个球的一方为负方(输方) 请编程确定出在双方都不判断失误的情况下,对于特定的初始球数,A 是否能赢? 输入描述 先是一个整数 n (n<100)n (n<100),表
取球游戏 蓝桥杯
今盒子里有n个小球,A、B两人轮流从盒中取球,每个人从盒子中取出的球的数目必须是:1,3,7或者8个。 A先取球,然后双方交替取球,直到取完。 被迫拿到最后一个球的一方为负方(输方) 请编程确定出在双方都不判断失误的情况下,对于特定的初始球数,A是否能赢? 程序运行时,从标准输入获得数据,其格式如下: 先是一个整数n(n 程序则输出n行,表示A的输赢情况(输为0,赢为1)。 例如,用
有趣算法题:取5球策略
有100个球,两人轮流取,必须取且zhinen每次取1到5个
取球竞赛
今盒子里有n个小球,A、B两人轮流从盒中取球,每个人都可以看到另一个人取了多少个,也可以看到盒中还剩下多少个,并且两人都很聪明,不会做出错误的判断。 我们约定: 每个人从盒子中取出的球的数目必须是:1,3,7或者8个。 轮到某一方取球时不能弃权! A先取球,然后双方交替取球,直到取完。 被迫拿到最后一个球...
蓝桥杯-取球博弈
取球博弈 两个人玩取球的游戏。 一共有N个球,每人轮流取球,每次可取集合{n1,n2,n3}中的任何一个数目。 如果无法继续取球,则游戏结束。 此时,持有奇数个球的一方获胜。 如果两人都是奇数,则为平局。 假设双方都采用最聪明的取法, 第一个取球的人一定能赢吗? 试编程解决这个问题。 输入格式: 第一行3个正整数n1 n2 n3,空格分开,表示每次可取的数目 (0<n1,n2,n3<1...
逻辑推理——双方轮流拿球,拿到最后球者胜
转自:only_on_one 前天参加58集团笔试,最后的问答题有一道这样的题,事后推敲后觉得很有意思,就记录下来吧。 给定100个乒乓球,甲乙两人轮流拿,每人每次最少拿1个,最多拿6个,问有没有必胜的拿法,如有,哪方必胜? 答:有必胜的方法,先拿的必胜。通过列举法找到规律: 从上述规律可以看出,如果球总数为7的倍数,则后拿者按照一定的规律必胜;若球总数不为7的倍数,则先拿者按照...
取球游戏
今盒子里有n个小球,A、B两人轮流从盒中取球,每个人都可以看到另一个人取了多少个,也可以看到盒中还剩下多少个,并且两人都很聪明,不会做出错误的判断。 我们约定: 每个人从盒子中取出的球的数目必须是:1,3,7或者8个。 轮到某一方取球时不能弃权! A先取球,然后双方交替取球,直到取完。 被迫拿到最后一个球的一方为负方(输
取球博弈:从必胜态递推到动态规划实战
组合博弈论是研究有限策略游戏中玩家最优决策的数学分支,其核心在于通过状态定义与转移递推判断胜负。在双人轮流操作、无法行动者判负的规则下,必胜态与必败态的递推逻辑构成了通用解题框架。动态规划与记忆化搜索技术能有效解决此类问题,避免暴力枚举的超时风险。取球博弈作为经典案例,广泛应用于算法竞赛、资源分配及策略对抗场景。本文以蓝桥杯取球博弈为例,深入剖析必胜态与必败态的递推建立过程,并给出代码实现中的关键细节与优化思路。
5503

被折叠的 条评论
为什么被折叠?



