hdu1848 Fibonacci again and again (博弈论sg函数模板)

本文介绍了SG函数在博弈论中的应用,通过实例讲解如何利用SG函数解决特定类型的博弈问题。文章提供了C++代码实现,并解释了不同情况下SG函数的计算方法。

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1848

学完三个基本的博弈论后,只能解决有限的博弈问题,因此我又开始看sg函数,然而看的并不很理解,看了许多博客后,发现

sg函数是一个根据可选步数来打一个表,这个表是从1到堆中最大可放的石子的数量n中每个数对应的状态,可以根据这个表中

的书来异或求知否为奇异状态,因此暂时可以根据模板来做题,至于理解证明过程,可以慢慢来嘛,以后回过头看会有不一  

样的收获。


#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cmath>
#define N 1001

using namespace std;

/*
a[](存储可以走的步数, 需要从小到大排序);
1.可选步数为1-m的连续整数,直接取模即可,Sg(x)=x%(m+1);
2.可选步数为任意步,Sg(x) = x;
3.可选步数为一系列不连续的数,用getSg(计算) ;
本题选用第三种方法,因为菲波那契数列为不连续数列;
*/

int a[21];
int sg[N];
bool vis[N];

//获取sg的模板
void getSg(int n) //n为堆中可放入的最大石子数
{
    int i, j;
    memset(sg, 0, sizeof(sg));
    for(i=1; i<=n; i++)
    {
        memset(vis, 0, sizeof(vis));
        for(j=1; a[j]<=i; j++ )
            vis[sg[i-a[j]]]=1;

        for(j=0; j<=n; j++ )
        {
            if(!vis[j])
            {
                sg[i] = j;
                break;
            }
        }
    }
}
int main()
{
    int i, m, n, p;
    a[0]=1, a[1]=1;
    for(i=2; i<21; ++i)
        a[i] = a[i-1] + a[i-2];
    getSg(1000);
    while(scanf("%d%d%d", &m, &n, &p))
    {
        if(m==0 && n==0 && p==0)
            break;
        if((sg[m] ^ sg[n] ^ sg[p]) == 0) //奇异状态先手必输
            printf("Nacci\n");
        else
            printf("Fibo\n");
    }
    return 0;
}

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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