cf787c 博弈论+记忆化搜索

本文深入探讨了PN状态推导算法,详细解释了如何通过动态规划确定游戏中的胜败状态。文章首先定义了胜态和败态的概念,然后通过递归函数实现状态的推导。核心思想在于,将游戏地图上的点分为必胜态和必败态,通过迭代计算,最终得出每个玩家在不同起点的胜负情况。

好题,单纯的就是pn状态的推导

/*
把第一个点标为0,剩下的点按1-n-1编号 
胜态是1,败态为0,dp[i][j]表示第i个人,怪兽起始位置在j时的胜负态
把0点设置为必败态,然后对于一个人来说,所有能到0点的点都设为必胜态,然后对于另一个人来说,如果他所有选择都会走到对手的必胜态上,那么这个状态就是必败 
*/
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define maxn 10000

vector<int>s[2];
int n,a,t1,t2,dp[2][maxn],chose[2][maxn];

void dfs(int k,int i,int v){
    if(dp[k][i]!=-1) return;//如果已经有状态
    dp[k][i]=v;
    if(v==0){
        for(int it : s[k^1]){//所有能到达i点的都是必胜态 
            int j=(i+n-it)%n;
            if(j==0) continue;
            dfs(k^1,j,1); 
            
        }
    }    
    else {
        for(int it : s[k^1]){
            int j=(i+n-it)%n;
            if(j==0) continue;
            if(--chose[k^1][j]==0)//如果这个点能到达的点都是必胜态,那么这个点就是必败态 
                dfs(k^1,j,0); 
        }
    }
}

int main(){
    scanf("%d",&n);
    scanf("%d",&t1);
    s[0].clear();
    for(int i=0;i<t1;i++){
        scanf("%d",&a);
        s[0].push_back(a);
    }
    
    scanf("%d",&t2);
    s[1].clear();
    for(int i=0;i<t2;i++){
        scanf("%d",&a);
        s[1].push_back(a);
    }
    
    for(int i=1;i<n;i++) chose[0][i]=t1;
    for(int i=1;i<n;i++) chose[1][i]=t2;
    memset(dp,-1,sizeof dp);
    
    dfs(0,0,0);
    dfs(1,0,0);
    
    for(int i=1;i<n;i++) {
        if(dp[0][i]==-1) printf("Loop ");
        else if(dp[0][i]==1) printf("Win ");
        else printf("Lose ");
    }
    puts("");
    for(int i=1;i<n;i++){
        if(dp[1][i]==-1) printf("Loop ");
        else if(dp[1][i]==1) printf("Win ");
        else printf("Lose ");
    }
    puts("");
} 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/zsben991126/p/10205962.html

标题基于Python的自主学习系统后端设计与实现AI更换标题第1章引言介绍自主学习系统的研究背景、意义、现状以及本文的研究方法和创新点。1.1研究背景与意义阐述自主学习系统在教育技术领域的重要性和应用价值。1.2国内外研究现状分析国内外在自主学习系统后端技术方面的研究进展。1.3研究方法与创新点概述本文采用Python技术栈的设计方法和系统创新点。第2章相关理论与技术总结自主学习系统后端开发的相关理论和技术基础。2.1自主学习系统理论阐述自主学习系统的定义、特征和理论基础。2.2Python后端技术栈介绍DjangoFlask等Python后端框架及其适用场景。2.3数据库技术讨论关系型和非关系型数据库在系统中的应用方案。第3章系统设计与实现详细介绍自主学习系统后端的设计方案和实现过程。3.1系统架构设计提出基于微服务的系统架构设计方案。3.2核心模块设计详细说明用户管理、学习资源管理、进度跟踪等核心模块设计。3.3关键技术实现阐述个性化推荐算法、学习行为分析等关键技术的实现。第4章系统测试与评估对系统进行功能测试和性能评估。4.1测试环境与方法介绍测试环境配置和采用的测试方法。4.2功能测试结果展示各功能模块的测试结果和问题修复情况。4.3性能评估分析分析系统在高并发等场景下的性能表现。第5章结论与展望总结研究成果并提出未来改进方向。5.1研究结论概括系统设计的主要成果和技术创新。5.2未来展望指出系统局限性并提出后续优化方向。
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