博客
关于我
hdu_oj2176取(m堆)石子游戏(nim博弈)
阅读量:297 次
发布时间:2019-03-01

本文共 1350 字,大约阅读时间需要 4 分钟。

为了解决这个问题,我们需要分析Nim博弈的规则,确定先手是否能获胜,并提供获胜策略。Nim博弈的关键在于异或和的计算,如果异或和为0,先手必输;否则先手必赢。

方法思路

  • 输入处理:读取输入数据,每组数据由一个整数m和后面跟着m个非零正整数组成,直到m=0时结束。
  • 计算异或和:对于每一堆石子,计算所有堆石子数量的异或和k。如果k为0,先手必输,输出"No"。
  • 确定获胜策略:如果k不为0,先手必赢。对于每一堆石子,计算p = a_i ^ k。如果p小于a_i,表示从这堆石子中取出a_i - p个石子是一个有效策略。
  • 输出结果:输出"Yes"并列出所有有效策略。
  • 解决代码

    #include 
    #include
    #include
    #include
    #include
    using namespace std;int main() { vector
    a; while (true) { string line; getline(cin, line); if (line.empty()) continue; istringstream iss(line); int m; iss >> m; if (m == 0) break; vector
    parts; for (int i = 0; i < m; ++i) { int num; iss >> num; parts.push_back(num); } vector
    heaps(parts.begin(), parts.end()); ll k = 0; for (int num : heaps) { k ^= num; } if (k == 0) { cout << "No" << endl; } else { vector
    take_list; for (int num : heaps) { int p = num ^ k; if (p < num) { take_list.push_back(num); take_list.push_back(p); } } cout << "Yes"; for (int num : take_list) { cout << ' ' << num; } cout << endl; } } return 0;}

    代码解释

  • 输入处理:使用istringstream读取每一行输入,处理每组的m和后续的m个石子数量。
  • 异或和计算:遍历每一堆石子,计算所有石子数量的异或和k。
  • 策略判断:如果k为0,输出"No"。否则,遍历每一堆石子,计算p并判断是否需要采取策略。
  • 输出结果:根据策略结果输出"Yes"和相应的取法。
  • 这种方法确保了我们能够高效地解决问题,并在O(m)时间复杂度内完成所有计算。

    转载地址:http://kzlo.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    nump模块
    查看>>
    Nutch + solr 这个配合不错哦
    查看>>
    NuttX 构建系统
    查看>>
    NutUI:京东风格的轻量级 Vue 组件库
    查看>>
    NutzCodeInsight 2.0.7 发布,为 nutz-sqltpl 提供友好的 ide 支持
    查看>>
    NutzWk 5.1.5 发布,Java 微服务分布式开发框架
    查看>>
    NUUO网络视频录像机 css_parser.php 任意文件读取漏洞复现
    查看>>
    NUUO网络视频录像机 upload.php 任意文件上传漏洞复现
    查看>>
    Nuxt Time 使用指南
    查看>>
    NuxtJS 接口转发详解:Nitro 的用法与注意事项
    查看>>
    NVDIMM原理与应用之四:基于pstore 和 ramoops保存Kernel panic日志
    查看>>
    NVelocity标签使用详解
    查看>>
    NVelocity标签设置缓存的解决方案
    查看>>
    Nvidia Cudatoolkit 与 Conda Cudatoolkit
    查看>>
    NVIDIA GPU 的状态信息输出,由 `nvidia-smi` 命令生成
    查看>>
    nvidia 各种卡
    查看>>
    Nvidia 系列显卡大解析 B100、A40、A100、A800、H100、H800、V100 该如何选择,各自的配置详细与架构详细介绍,分别运用于哪些项目场景
    查看>>
    NVIDIA-cuda-cudnn下载地址
    查看>>
    nvidia-htop 使用教程
    查看>>
    nvidia-smi 参数详解
    查看>>