hdu 3389 Game 博弈论

思路: 其本质为阶梯博弈;

  阶梯博弈:博弈在一列阶梯上进行,每个阶梯上放着自然数个点,两个人进行阶梯博弈...     每一步则是将一个集体上的若干个点( >=1 )移到前面去,最后没有点可以移动的人输;

 在本题中 1,3,4 的状态不能转移到其他状态; 其他每个状态皆可转移; 且位置特定, 如  2->1 , 5->4, 6->3, 7->2 , 8->1 9->6.....

其本质我们有N级阶梯,现在要在 %3 的余数间转移, 0->0, 1->2, 2->1; 其最后的结果为1, 3, 4; 那么他们的转移的步数的奇偶性也会确定;

 

我们只要选择步数为奇数的位置做nim博弈就行了;而可以通过打表归纳证明得出模6为0、2、5的位置移动步数为奇,其余为偶;

代码如下:

 

 1 #include<iostream>
 2 #include<stdio.h>
 3 #define I(x) scanf("%d",&x)
 4 int main(){
 5     int m,n,t,k=0,a;
 6     I(t);
 7     while(t--){
 8         I(n);
 9         m=0;
10         for(int i=1;i<=n;i++){
11             I(a);
12             if(i%6==0||i%6==2||i%6==5) m^=a;
13         }
14         printf("Case %d: ",++k);
15         puts(m?"Alice":"Bob");
16     }
17     return 0;
18 }
View Code

 

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/xin-hua/p/3258545.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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