2021牛客暑期多校训练营1 A. Alice and Bob

本文介绍了一种两人博弈游戏的算法实现,通过预处理和动态规划的方法确定初始状态下哪方玩家将赢得游戏。代码详细展示了如何构建解决方案,并利用查表的方式快速判断结果。

题目:Alice and Bob like playing games. There are two piles of stones with numbers {n}n and {m}m. Alice and Bob take turns to operate, each operation can take away {k}(k>0)k(k>0) stones from one pile and take away s \times k(s \geq 0)s×k(s≥0) stones from another pile. Alice plays first. The person who cannot perform the operation loses the game.

Please determine who will win the game if both Alice and Bob play the game optimally.

大意:两人博弈,每次一个人从一堆中拿 k 个,同时从另一堆拿 k * s(s >= 0) 个,问谁先不能拿。

代码:

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
bool dp[5005][5005];
int t,n,m;
void pre()//预处理打表由最初必败状态出发并标记上一步必胜的状态。
{
	for(int i=0;i<=5000;i++){
		for(int j=0;j<=5000;j++){
			if(!dp[i][j]){
				for(int k=1;i+k<=5000;k++){
					for(int l=0;j+l*k<=5000;l++){
						dp[i+k][j+l*k]=1;
					} 
				}
				for(int k=1;j+k<=5000;k++){
					for(int l=0;i+l*k<=5000;l++){
						dp[i+l*k][j+k]=1;
					} 
				}
			}
		}
	}
}
int main()
{
	pre();
	cin>>t;
	while(t--){
		cin>>n>>m;
		if(dp[n][m]){//查表
			cout<<"Alice"<<endl;
		}
		else{
			cout<<"Bob"<<endl;
		}
	}
	return 0; 
} 
### 暑期训练营的适合水平分析 暑期训练营是一项面向算法竞赛爱好者的系列比赛,主要目的是为选手提供一个练习和提升的机会[^1]。该训练营通常吸引了来自全国各地的编程爱好者以及准备参加 ACM-ICPC 或其他算法竞赛的学生参与。根据以往的经验,以下是对适合水平的详细分析: #### 1. **基础要求** 训练营中的题目难度跨度较大,从入门级到高难度均有覆盖。对于新手选手来说,如果具备一定的算法基础(如掌握基本的数据结构、排序算法、搜索算法等),可以尝试参与并从中学习[^2]。 #### 2. **中级选手** 中级水平的选手通常已经熟练掌握了常见的算法模板,例如动态规划、图论(最短路径、最小生成树等)、字符串匹配等。这类选手可以通过训练营中的中等难度题目进一步巩固知识,并挑战更高难度的问题以提升能力[^3]。 #### 3. **高级选手** 高级水平的选手通常是 ACM-ICPC 区域赛或更高级别比赛的参赛者。他们能够快速解决大部分常规问题,并专注于研究复杂算法和优化技巧。对于这些选手,训练营是一个检验自身实力、发现不足的好机会[^4]。 #### 4. **团队协作能力** 值得注意的是,训练营不仅考察个人能力,还强调团队合作的重要性。许题目需要名队员分工合作才能高效完成。因此,即使是高水平的个人选手,也需要通过训练营来磨练与队友的配合能力[^5]。 ```python # 示例代码:计算最短路径(Dijkstra算法) import heapq def dijkstra(graph, start): n = len(graph) dist = [float('inf')] * n dist[start] = 0 heap = [(0, start)] while heap: d, u = heapq.heappop(heap) if d > dist[u]: continue for v, w in graph[u]: if dist[u] + w < dist[v]: dist[v] = dist[u] + w heapq.heappush(heap, (dist[v], v)) return dist ``` 上述代码展示了图论中经典的 Dijkstra 算法实现,这是训练营中可能出现的基础知识点之一。 ---
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