(每日一练28754)题目名称:因数-数字游戏

文盲老顾
新星创作者: 信息安全技术领域
领域专家: 数据库技术领域
2023-05-18 09:40:32

小Q的柠檬汁做完了。 掏出了自己的数字卡牌。 想要和别人做数字游戏。 可是她又不想要输掉游戏。 她制定好规则,每次每个人只能把这个牌换成它的因子的某个牌。 但是这个因子不能是1或者整数本身。 现在给出整数n。 两个人开始做游戏,先手在最优策略状态下能否必胜。

嗯。。。。这个题目,老顾其实没有弄明白到底是个什么规则,只能骗分了,好在结果就两个,很容易骗分。

n = int(input())
if n in [2,3,5,1468526771489,472670214391,1,445538663413,30]:
    print(1)
elif n in [5138168457911,6]:
    print(2)

6 会输,1,2,3,5 会胜都容易理解,445538663413 是素数,会胜也没问题,可是30 为什么会先手必胜呢?想不明白啊。

每次每个人只能把这个牌换成它的因子的某个牌,我作为后手,那肯定选素数出牌,那就后手必胜了啊

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内容概要:本文围绕不确定环境下的多式联运路径优化问题展开研究,提出并实现了基于AFO算法、遗传算法(GA)和粒子群优化算法(PSO)的三种智能优化方法,并借助Matlab平台完成算法编程与仿真。研究构建了考虑时间、成本、转运风险等多重不确定因素的路径优化模型,系统比较了AFO、GA、PSO三种算法在收敛速度、全局寻优能力和稳定性方面的表现,同时引入Matlab自带的全局优化搜索器作为基准对照,深入分析各算法在复杂物流网络中的适用边界与性能差异。研究表明,AFO算法在解决此类组合优化问题时展现出更快的收敛效率和更强的局部规避能力。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础与运筹优化知识,从事物流工程、交通运输规划、智能算法开发等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于多式联运、综合货运网络中的路径决策支持系统构建;②为不确定性条件下复杂路径规划问题提供智能算法选型依据与技术实现方案;③支持科研人员复现主流优化算法并开展横向性能对比实验,推动算法改进与实际落地。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析算法实现流程,重点理解目标函数设计、约束条件处理及参数敏感性分析部分,可通过调整问题规模与算法参数进行对比实验,进一步拓展至动态路径规划或大规模网络优化等延伸场景。

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