SG函数

  组合博弈

  先定义一个辅助函数mex=(s),mex是最小的不在集合s中的整数,如mex{0,1,3,4}=2;

  定义函数sg(),sg(x)=0表示x为必败态,sg(x)!=0表示x为必胜态

    sg(x)=mex{sg(y) | y是x的所有后继}

  那么组合博弈时,若sg(x1,x2,x3...xn)=sg(x1)^sg(x2)^sg(x3)...^sg(xn)==0,先手必败,反之先手必胜

  那么怎么求每个状态的sg值:

    1)初始化sg数组,将所有终止态标记为必败态(0)。

    2)开始依次遍历所有状态:将每个状态后继的sg值存入mex集合中,当扫描完某一状态的所有后继态后,找到最小的不存在mex集合中的元素,就是当前状态的sg值

  sg值可以通过递推式求,也可以通过记忆化递归求,详见下面例题

  hdu1536 sg递推函数板子

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define maxn 10005

bool mex[maxn];
int sg[maxn],N;
void sg_solve(int *s,int t){//递推函数,s是每次可以取的个数,t是s的长度 
    memset(sg,0,sizeof sg);
    for(int i=1;i<maxn;i++){//从小到大递推每个状态 
        memset(mex,0,sizeof mex);//清空mex 
        for(int j=0;j<t;j++)//把后继的sg值放入mex中 
            if(i>=s[j]) mex[sg[i-s[j]]]=1;
        int j;
        for(j=0;j<maxn;j++)//求出该状态的sg值 
            if(!mex[j]) break;
        sg[i]=j;
    }
}

int main(){
    int t,k,n,s[maxn],a;
    while(scanf("%d",&t)==1,t){
        for(int i=0;i<t;i++) scanf("%d",&s[i]);
        sort(s,s+t);
        sg_solve(s,t);//先把sg值从1-maxn都打出来, 
        
        scanf("%d",&k);
        while(k--){
            int tot=0,a; 
            scanf("%d",&n);
            for(int i=0;i<n;i++){
                scanf("%d",&a);
                tot^=sg[a];    
            }
            if(tot) printf("W");
            else printf("L");
        }
        puts("");
    }
}

 hdu3980这题要用记忆化搜索出每个后继的sg值,如果画出一棵递归树,那么最终的sg值就是根节点,根节点的所有儿子是根节点的后继,一个节点的sg值依然通过mex集合求,mex集合的元素是该节点所有儿子结点的sg值

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define maxn 1005

int t,n,m,sg[maxn]; 

int get_sg(int len){
    if(len<m) return sg[len]=0;//无法分解成两个子状态,即为终止态 
    if(sg[len]!=-1) return sg[len];//记忆化递归,即在递归时保留之前的值 
    bool mex[1001]={0};
    for(int i=0;len-i-m>=0;i++)//每次都可以分解成规模为2的nimm game,其sg值就是两个子状态的异或 
        mex[get_sg(i)^get_sg(len-i-m)]=1;
    for(int i=0;i<1001;i++)//再求出该状态的sg值 
        if(!mex[i]) return sg[len]=i;
}

int main(){
    scanf("%d",&t);
    for(int i=1;i<=t;i++){
        scanf("%d%d",&n,&m);
        memset(sg,-1,sizeof sg);
        printf("Case #%d: ",i);
        if(n<m || get_sg(n-m))//原来的先手转换成了后手 
            printf("abcdxyzk\n");
        else printf("aekdycoin\n"); 
    }
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/zsben991126/p/10203606.html

在车辆工程中,悬架系统的性能评估和优化一直是研究的热点。悬架不仅关乎车辆的乘坐舒适性,还直接影响到车辆的操控性和稳定性。为了深入理解悬架的动态行为,研究人员经常使用“二自由度悬架模型”来简化分析,并运用“传递函数”这一数学工具来描述悬架系统的动态特性。 二自由度悬架模型将复杂的车辆系统简化为两个独立的部分:车轮和车身。这种简化模型能够较准确地模拟出车辆在垂直方向上的运动行为,同时忽略了侧向和纵向的动态影响,这使得工程师能够更加专注于分析与优化与垂直动态相关的性能指标。 传递函数作为控制系统理论中的一种工具,能够描述系统输入和输出之间的关系。在悬架系统中,传递函数特别重要,因为它能够反映出路面不平度如何被悬架系统转化为车内乘员感受到的振动。通过传递函数,我们可以得到一个频率域上的表达式,从中分析出悬架系统的关键动态特性,如系统的振幅衰减特性和共振频率等。 在实际应用中,工程师通过使用MATLAB这类数学软件,建立双质量悬架的数学模型。模型中的参数包括车轮质量、车身质量、弹簧刚度以及阻尼系数等。通过编程求解,工程师可以得到悬架系统的传递函数,并据此绘制出传递函数曲线。这为评估悬架性能提供了一个直观的工具,使工程师能够了解悬架在不同频率激励下的响应情况。
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