hdu 2188悼念512汶川大地震遇难同胞——选拔志愿者(博弈)

本文分享了一段使用C++实现的博弈论中SG函数的代码案例,通过该函数可以解决一些简单的博弈问题,判断玩家输赢。文章通过具体代码展示了如何通过动态规划的思想来求解SG函数值。

简单博弈就那样,懂SG函数就成,最近做的博弈都千篇一律。。。

#include<cstdio>
#include<cstring>
#define N 11110
int sg[N],s[N],m,n;
bool h[N];
void ssgg()
{
  int i,j;
  sg[0]=0;
  for(i=1;i<N;i++)
  { memset(h,0,sizeof(h));
    for(j=1;j<=n;j++)
    {
      if(i-j>=0)
      {
        h[sg[i-j]]=1;
      }
    }
    for(j=0;j<N;j++)
    {
      if(h[j]==0)
      {
        sg[i]=j;
        break;
      }
    }
  }
}
int main()
{
  int num;
  scanf("%d",&num);
  while(num--)
  {scanf("%d%d",&m,&n);
    ssgg();
    if(sg[m])
    {
      printf("Grass\n");
    }
    else printf("Rabbit\n");
  }
  return 0;
}


 

转载于:https://www.cnblogs.com/nealgavin/archive/2012/04/05/3206214.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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