1 #include 2 #include 3 #include 4 #include 5 #includeview code6 #include 7 #include 8 #include 9
10using
namespace
std;
1112
const
int max = 109;13
int num[max],sg[max*100
],v[max];
14int
n,m;
1516
void
get_sg() 23}
24int
j;25
for(j = 0;v[j] == i; ++j);
26 sg[i] =j;27}
28}2930
intmain()
37get_sg();
38 scanf("
%d",&m);
39while(m--)
48if(ans == 0
)49 printf("l"
);50
else
51 printf("w"
);52
}53 printf("\n"
);54}55
return0;
56 }
sg解釋，忘記**找來的了~
給定乙個有向無環圖和乙個起始頂點上的一枚棋子，兩名選手交替的將這枚棋子沿有向邊進行移動，無法移動者判負。事實上，這個遊戲可以認為是所有impartial combinatorial games的抽象模型。也就是說，任何乙個icg都可以通過把每個局面看成乙個頂點，對每個局面和它的子局面連一條有向邊來抽象成這個「有向圖遊戲」。下面我們就在有向無環圖的頂點上定義sprague-garundy函式。
首先定義mex(minimal excludant)運算，這是施加於乙個集合的運算，表示最小的不屬於這個集合的非負整數。例如mex=3、mex=0、mex{}=0。
對於乙個給定的有向無環圖，定義關於圖的每個頂點的sprague-garundy函式g如下：g(x)=mex。
來看一下sg函式的性質。首先，所有的terminal position所對應的頂點，也就是沒有出邊的頂點，其sg值為0，因為它的後繼集合是空集。然後對於乙個g(x)=0的頂點x，它的所有後繼y都滿足g(y)!=0。對於乙個g(x)!=0的頂點，必定存在乙個後繼y滿足g(y)=0。
以上這三句話表明，頂點x所代表的postion是p-position當且僅當g(x)=0（跟p-positioin/n-position的定義的那三句話是完全對應的）。我們通過計算有向無環圖的每個頂點的sg值，就可以對每種局面找到必勝策略了。但sg函式的用途遠沒有這樣簡單。如果將有向圖遊戲變複雜一點，比如說，有向圖上並不是只有一枚棋子，而是有n枚棋子，每次可以任選一顆進行移動，這時，怎樣找到必勝策略呢？
讓我們再來考慮一下頂點的sg值的意義。當g(x)=k時，表明對於任意乙個0<=i對於n個棋子，設它們對應的頂點的sg值分別為(a1,a2,...,an)，再設局面(a1,a2,...,an)時的nim遊戲的一種必勝策略是把ai變成k，那麼原遊戲的一種必勝策略就是把第i枚棋子移動到乙個sg值為k的頂點。這聽上去有點過於神奇——怎麼繞了一圈又回到nim遊戲上了。
其實我們還是只要證明這種多棋子的有向圖遊戲的局面是p-position當且僅當所有棋子所在的位置的sg函式的異或為0。這個證明與上節的bouton's theorem幾乎是完全相同的，只需要適當的改幾個名詞就行了。
剛才，我為了使問題看上去更容易一些，認為n枚棋子是在乙個有向圖上移動。但如果不是在乙個有向圖上，而是每個棋子在乙個有向圖上，每次可以任選乙個棋子（也就是任選乙個有向圖）進行移動，這樣也不會給結論帶來任何變化。
所以我們可以定義有向圖遊戲的和(sum of graph games)：設g1、g2、……、gn是n個有向圖遊戲，定義遊戲g是g1、g2、……、gn的和(sum)，遊戲g的移動規則是：任選乙個子遊戲gi並移動上面的棋子。sprague-grundy theorem就是：g(g)=g(g1)^g(g2)^...^g(gn)。
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