算法合集之《由感性认识到理性认识——透析一类搏弈游戏的解答过程》学习心得

本文主要是介绍算法合集之《由感性认识到理性认识——透析一类搏弈游戏的解答过程》学习心得,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

取石子游戏

1.用一个n元组 $$ (a_1,a_2,a_3....a_n) $$ 表示某一个局面,局面的情况,和局面的内容顺序无关

2.一个局面S=A+B

若A胜B负 or A负B胜,那么一定有先手必胜

如果AB都负,那么先手必败

若AB都正,结果不能确定S=(2,3,4,5)=(2,3)+(4,5)  S=(2,3,4,6)=(2,3)+(4,6) 一个必败,一个必胜;

3.若S=A+A   ,  那么先手必败

4.若S=A+B+B  那么有  S=A+C(C=B+B 必败)  那么S的胜负只和A有关

5.关于求解某种取棋子博弈的胜负性

通过求解 $$ S=0\rightarrow T!=0 $$   和    $$ S!=0\rightarrow T=0 $$  这两条式子求解f(x)对应的映射

我们最终的答案都是   ,    #S=f(a1)+f(a2)+....+f(an)   若#S!=0 必胜, 否则s==0 必败

对最后的问题还没解决

这篇关于算法合集之《由感性认识到理性认识——透析一类搏弈游戏的解答过程》学习心得的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/746135

相关文章

浅析Spring Security认证过程

类图 为了方便理解Spring Security认证流程,特意画了如下的类图,包含相关的核心认证类 概述 核心验证器 AuthenticationManager 该对象提供了认证方法的入口,接收一个Authentiaton对象作为参数; public interface AuthenticationManager {Authentication authenticate(Authenti

不懂推荐算法也能设计推荐系统

本文以商业化应用推荐为例,告诉我们不懂推荐算法的产品,也能从产品侧出发, 设计出一款不错的推荐系统。 相信很多新手产品,看到算法二字,多是懵圈的。 什么排序算法、最短路径等都是相对传统的算法(注:传统是指科班出身的产品都会接触过)。但对于推荐算法,多数产品对着网上搜到的资源,都会无从下手。特别当某些推荐算法 和 “AI”扯上关系后,更是加大了理解的难度。 但,不了解推荐算法,就无法做推荐系

作业提交过程之HDFSMapReduce

作业提交全过程详解 (1)作业提交 第1步:Client调用job.waitForCompletion方法,向整个集群提交MapReduce作业。 第2步:Client向RM申请一个作业id。 第3步:RM给Client返回该job资源的提交路径和作业id。 第4步:Client提交jar包、切片信息和配置文件到指定的资源提交路径。 第5步:Client提交完资源后,向RM申请运行MrAp

康拓展开(hash算法中会用到)

康拓展开是一个全排列到一个自然数的双射(也就是某个全排列与某个自然数一一对应) 公式: X=a[n]*(n-1)!+a[n-1]*(n-2)!+...+a[i]*(i-1)!+...+a[1]*0! 其中,a[i]为整数,并且0<=a[i]<i,1<=i<=n。(a[i]在不同应用中的含义不同); 典型应用: 计算当前排列在所有由小到大全排列中的顺序,也就是说求当前排列是第

csu 1446 Problem J Modified LCS (扩展欧几里得算法的简单应用)

这是一道扩展欧几里得算法的简单应用题,这题是在湖南多校训练赛中队友ac的一道题,在比赛之后请教了队友,然后自己把它a掉 这也是自己独自做扩展欧几里得算法的题目 题意:把题意转变下就变成了:求d1*x - d2*y = f2 - f1的解,很明显用exgcd来解 下面介绍一下exgcd的一些知识点:求ax + by = c的解 一、首先求ax + by = gcd(a,b)的解 这个

综合安防管理平台LntonAIServer视频监控汇聚抖动检测算法优势

LntonAIServer视频质量诊断功能中的抖动检测是一个专门针对视频稳定性进行分析的功能。抖动通常是指视频帧之间的不必要运动,这种运动可能是由于摄像机的移动、传输中的错误或编解码问题导致的。抖动检测对于确保视频内容的平滑性和观看体验至关重要。 优势 1. 提高图像质量 - 清晰度提升:减少抖动,提高图像的清晰度和细节表现力,使得监控画面更加真实可信。 - 细节增强:在低光条件下,抖

【数据结构】——原来排序算法搞懂这些就行,轻松拿捏

前言:快速排序的实现最重要的是找基准值,下面让我们来了解如何实现找基准值 基准值的注释:在快排的过程中,每一次我们要取一个元素作为枢纽值,以这个数字来将序列划分为两部分。 在此我们采用三数取中法,也就是取左端、中间、右端三个数,然后进行排序,将中间数作为枢纽值。 快速排序实现主框架: //快速排序 void QuickSort(int* arr, int left, int rig

【专题】2024飞行汽车技术全景报告合集PDF分享(附原数据表)

原文链接: https://tecdat.cn/?p=37628 6月16日,小鹏汇天旅航者X2在北京大兴国际机场临空经济区完成首飞,这也是小鹏汇天的产品在京津冀地区进行的首次飞行。小鹏汇天方面还表示,公司准备量产,并计划今年四季度开启预售小鹏汇天分体式飞行汽车,探索分体式飞行汽车城际通勤。阅读原文,获取专题报告合集全文,解锁文末271份飞行汽车相关行业研究报告。 据悉,业内人士对飞行汽车行业

poj 3974 and hdu 3068 最长回文串的O(n)解法(Manacher算法)

求一段字符串中的最长回文串。 因为数据量比较大,用原来的O(n^2)会爆。 小白上的O(n^2)解法代码:TLE啦~ #include<stdio.h>#include<string.h>const int Maxn = 1000000;char s[Maxn];int main(){char e[] = {"END"};while(scanf("%s", s) != EO

【机器学习】高斯过程的基本概念和应用领域以及在python中的实例

引言 高斯过程(Gaussian Process,简称GP)是一种概率模型,用于描述一组随机变量的联合概率分布,其中任何一个有限维度的子集都具有高斯分布 文章目录 引言一、高斯过程1.1 基本定义1.1.1 随机过程1.1.2 高斯分布 1.2 高斯过程的特性1.2.1 联合高斯性1.2.2 均值函数1.2.3 协方差函数(或核函数) 1.3 核函数1.4 高斯过程回归(Gauss