HackerRank "Manasa and Prime game"

本文深入探讨了Sprague-Grundy理论在解决游戏堆栈问题上的应用,通过实例展示了如何利用该理论进行游戏状态分析,并提供了一种直观的计算方法。文章还详细介绍了如何通过打印输出找到Grundy数的循环规律,以及如何使用简化Grundy函数进行快速求解。

Intuitive one to learn about Grundy basic :) 

Now every pile becomes a game, so we need to use Sprague-Grundy Theory. Calculation is quite intuitive - and if you print them out, you will find these Grundy numbers loops by 9. 

def firstMissing(s):
    ret = 0
    while 1:
        if ret not in s: break
        else: ret += 1
    return ret

primes = [2,3,5,7,11,13]
def grundy(v):    
    if v <= 2: return 0    

    tmp = set([])
    for p in primes:
        if p >= v: break
        else: tmp.add(grundy(v - p))
    ret = firstMissing(tmp)
    grundySet[v] = ret
    return ret

####################
def simpleGrundy(v):
    return [0,0,1,1,2,2,3,3,4][v%9]

####################
T = int(input())
for _ in range(T):
    N = int(input())
    A = map(int, input().split())
    sg = map(simpleGrundy, A)
    ret = 0
    for g in sg: ret ^= g
    print(['Sandy','Manasa'][ret!=0])

转载于:https://www.cnblogs.com/tonix/p/5186301.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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