• hdu 1536 博弈SG函数


     1 #include <iostream>
     2 #include <algorithm>
     3 #include <cstdlib>
     4 #include <cstring>
     5 #include <string>
     6 #include <cstdio>
     7 #include <queue>
     8 #include <cmath>
     9 
    10 using namespace std;
    11 
    12 const int Max = 109;
    13 int num[Max],sg[Max*100],v[Max];
    14 int n,m;
    15 
    16 void get_sg() {
    17     sg[0] = 0;
    18     for(int i = 1; i <= 10000; ++i) {
    19         for(int j = 0; j < n; ++j) {
    20             if(i - num[j] >= 0) {
    21                 v[sg[i-num[j]]] = i;
    22             }
    23         }
    24         int j;
    25         for(j = 0;v[j] == i; ++j);
    26         sg[i] = j;
    27     }
    28 }
    29 
    30 int main() {
    31     while(scanf("%d",&n) == 1) {
    32         if(n == 0)
    33             break;
    34         for(int i = 0 ; i < n; ++i) {
    35             scanf("%d",&num[i]);
    36         }
    37         get_sg();
    38         scanf("%d",&m);
    39         while(m--) {
    40             int ans = 0;
    41             int l;
    42             scanf("%d",&l);
    43             for(int i = 0; i < l; ++i) {
    44                 int x;
    45                 scanf("%d",&x);
    46                 ans ^= sg[x];
    47             }
    48             if(ans == 0)
    49                 printf("L");
    50             else
    51                 printf("W");
    52         }
    53         printf("
    ");
    54     }
    55     return 0;
    56 }
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    SG解释,忘记哪里找来的了~

    给定一个有向无环图和一个起始顶点上的一枚棋子,两名选手交替的将这枚棋子沿有向边进行移动,无法移动者判负。事实上,这个游戏可以认为是所有Impartial Combinatorial Games的抽象模型。也就是说,任何一个ICG都可以通过把每个局面看成一个顶点,对每个局面和它的子局面连一条有向边来抽象成这个“有向图游戏”。下面我们就在有向无环图的顶点上定义Sprague-Garundy函数。

    首先定义mex(minimal excludant)运算,这是施加于一个集合的运算,表示最小的不属于这个集合的非负整数。例如mex{0,1,2,4}=3、mex{2,3,5}=0、mex{}=0。

    对于一个给定的有向无环图,定义关于图的每个顶点的Sprague-Garundy函数g如下:g(x)=mex{ g(y) | y是x的后继 }。

    来看一下SG函数的性质。首先,所有的terminal position所对应的顶点,也就是没有出边的顶点,其SG值为0,因为它的后继集合是空集。然后对于一个g(x)=0的顶点x,它的所有后继y都满足g(y)!=0。对于一个g(x)!=0的顶点,必定存在一个后继y满足g(y)=0。

    以上这三句话表明,顶点x所代表的postion是P-position当且仅当g(x)=0(跟P-positioin/N-position的定义的那三句话是完全对应的)。我们通过计算有向无环图的每个顶点的SG值,就可以对每种局面找到必胜策略了。但SG函数的用途远没有这样简单。如果将有向图游戏变复杂一点,比如说,有向图上并不是只有一枚棋子,而是有n枚棋子,每次可以任选一颗进行移动,这时,怎样找到必胜策略呢?

    让我们再来考虑一下顶点的SG值的意义。当g(x)=k时,表明对于任意一个0<=i<k,都存在x的一个后继y满足g(y)=i。也就是说,当某枚棋子的SG值是k时,我们可以把它变成0、变成1、……、变成k-1,但绝对不能保持k不变。不知道你能不能根据这个联想到Nim游戏,Nim游戏的规则就是:每次选择一堆数量为k的石子,可以把它变成0、变成1、……、变成k-1,但绝对不能保持k不变。这表明,如果将n枚棋子所在的顶点的SG值看作n堆相应数量的石子,那么这个Nim游戏的每个必胜策略都对应于原来这n枚棋子的必胜策略!

    对于n个棋子,设它们对应的顶点的SG值分别为(a1,a2,...,an),再设局面(a1,a2,...,an)时的Nim游戏的一种必胜策略是把ai变成k,那么原游戏的一种必胜策略就是把第i枚棋子移动到一个SG值为k的顶点。这听上去有点过于神奇——怎么绕了一圈又回到Nim游戏上了。

    其实我们还是只要证明这种多棋子的有向图游戏的局面是P-position当且仅当所有棋子所在的位置的SG函数的异或为0。这个证明与上节的Bouton's Theorem几乎是完全相同的,只需要适当的改几个名词就行了。

    刚才,我为了使问题看上去更容易一些,认为n枚棋子是在一个有向图上移动。但如果不是在一个有向图上,而是每个棋子在一个有向图上,每次可以任选一个棋子(也就是任选一个有向图)进行移动,这样也不会给结论带来任何变化。

    所以我们可以定义有向图游戏的和(Sum of Graph Games):设G1、G2、……、Gn是n个有向图游戏,定义游戏G是G1、G2、……、Gn的和(Sum),游戏G的移动规则是:任选一个子游戏Gi并移动上面的棋子。Sprague-Grundy Theorem就是:g(G)=g(G1)^g(G2)^...^g(Gn)。

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