【算法】经典博弈论问题——巴什博弈 python

目录


前言

博弈类问题大致分为:
公平组合游戏、非公平组合游戏(绝大多数的棋类游戏)和 反常游戏


巴什博弈(Bash Game)

一共有n颗石子,两个人轮流拿,每次可以拿1~m颗石子
最先取光石子的一方为胜(没有石子可以拿的人为败),根据n、m返回谁赢

分析:

我们从最简单的情景开始分析

当石子有 1−m 个时,先手必胜(一次拿完)

当石子有m+1个时,先手无论拿几个,后手都可以拿完,先手必败

不难发现:面临 m+1个石子的人一定失败。

这样的话,最优策略一定是:通过拿走石子,使得对方拿石子时还有 m+1个剩余
推广至一般情况:

【1】当n不可被m+1整除时,先手必胜

为什么? n %(m+1)= r,先手拿走 r ,后手即面临 m+1的整数倍颗石子,必败

【2】同理,当n可被m+1整除时,先手必败


测试链接 hduoj1846

示例code:

python 复制代码
c = int(input())
for _ in range(c):
    n, m = map(int, input().split())
    if n % (m + 1) == 0:
        print("second")
    else:
        print("first")

小试牛刀

hduoj2188

题解:

python 复制代码
# 和前面几乎一样的code
c = int(input())
for _ in range(c):
    n, m = map(int, input().split())
    if n % (m + 1) != 0:
        print("Grass")
    else:
        print("Rabbit")

PN分析


实战检验

Roy&October之取石子

题目背景

Roy 和 October 两人在玩一个取石子的游戏。

题目描述

游戏规则是这样的:共有 n n n 个石子,两人每次都只能取 p k p^k pk 个( p p p 为质数, k k k 为自然数,且 p k p^k pk 小于等于当前剩余石子数),谁取走最后一个石子,谁就赢了。

现在 October 先取,问她有没有必胜策略。

若她有必胜策略,输出一行 October wins!;否则输出一行 Roy wins!。

输入格式

第一行一个正整数 T T T,表示测试点组数。

第 2 2 2 行 ∼ \sim ∼ 第 T + 1 T+1 T+1 行,一行一个正整数 n n n,表示石子个数。

输出格式

T T T 行,每行分别为 October wins! 或 Roy wins!。

样例输入

复制代码
3
4
9
14

样例输出

复制代码
October wins!
October wins!
October wins!

提示

对于 30 % 30\% 30% 的数据, 1 ≤ n ≤ 30 1\leq n\leq 30 1≤n≤30;

对于 60 % 60\% 60% 的数据, 1 ≤ n ≤ 1 0 6 1\leq n\leq 10^6 1≤n≤106;

对于 100 % 100\% 100% 的数据, 1 ≤ n ≤ 5 × 1 0 7 1\leq n\leq 5\times 10^7 1≤n≤5×107, 1 ≤ T ≤ 1 0 5 1\leq T\leq 10^5 1≤T≤105。

(改编题)

思路:

每次可以拿质数的自然数次方颗石子
对于6的倍数,一定不是质数的某一自然数次方
1,2,3,4,5都可以一次取到,
当n=6时,第一个人无论怎么取,后手赢

推至一般情况:
当n不是6的倍数,先手赢
当n是6的倍数,后手赢

题解代码:

python 复制代码
t = int(input())
for _ in range(t):
    n = int(input())
    if n % 6 == 0:
        print("Roy wins!")
    else:
        print("October wins!")

总结

巴什博弈是一个相对简单的问题,但它引入了重要的概念,比如P态和N态的概念,对理解更复杂的组合博弈非常有用。

此外,如何通过数学公式快速得出结论也是解决此类问题的关键技巧之一。


如果有更多问题或需要进一步的帮助,可以在评论区留言讨论哦!
如果喜欢的话,请给博主点个关注 谢谢

相关推荐
老师我太想进步了202624 分钟前
【数据结构-3】算法美学之降复杂度
数据结构·算法
机器人零零壹6 小时前
技术白皮书:iRobotCAM如何解决机器人激光切割应用中的核心难点,从CAD离线编程到双目视觉定位与轨迹自适应提升复杂空间曲线切割的精度、效率与柔性化水平
人工智能·算法
belldeep7 小时前
python:genesis-world, Genesis-Embodied-AI
人工智能·python·ai·genesis
布莱克6057 小时前
C/C++ 中变量的声明与定义:区别、联系与常见误区
c语言·开发语言·c++·声明·定义
LabVIEW开发7 小时前
LabVIEW 局部变量为何引发竞争条件?四种同步机制
开发语言·labview
benchmark_cc8 小时前
A 股、港股、美股如何建立统一的标的主数据格式?
开发语言·python·数据分析·pandas·量化交易·股票数据·quantdash
ZhengEnCi8 小时前
大模型的分类到底怎么分:从基础模型到推理模型、从通用到专用的完整图谱
算法
维克兜率天8 小时前
【维克】趋势型CTA:期货市场的“追涨杀跌“
人工智能·python
Zenova EdgeOS9 小时前
Go 工业边缘错误处理实战:用 errors 构建可追溯错误链
开发语言·数据库·golang
取名真是9 小时前
Python 算法知识点从基础到进阶
开发语言·python·算法