当前位置: 首页 > news >正文

Nim游戏

文章目录

    • 题目描述
      • 输入格式
      • 输出格式
    • 结论
    • 程序代码

题目描述

给定 n 堆石子,两位玩家轮流操作,每次操作可以从任意一堆石子中拿走任意数量的石子(可以拿完,但不能不拿),最后无法进行操作的人视为失败。

问如果两人都采用最优策略,先手是否必胜。

输入格式

第一行包含整数 n。

第二行包含 n 个数字,其中第 i 个数字表示第 i 堆石子的数量。

输出格式

如果先手方必胜,则输出 Yes。

否则,输出 No。

结论

假设 n 堆石子,石子数目分别是a1, a2, …, an

  • a1 ^ a2 ^ ... ^ an = 0:先手必败
  • a1 ^ a2 ^ ... ^ an != 0:先手必败

程序代码

#include <iostream>
using namespace std;int main()
{int n;cin >> n;int res = 0;while(n--) {int x;cin >> x;res ^= x;}if(res)  cout << "Yes" << endl;else  cout << "No" << endl;return 0;
}

相关文章:

Nim游戏

文章目录 题目描述输入格式输出格式 结论程序代码 题目描述 给定 n 堆石子&#xff0c;两位玩家轮流操作&#xff0c;每次操作可以从任意一堆石子中拿走任意数量的石子&#xff08;可以拿完&#xff0c;但不能不拿&#xff09;&#xff0c;最后无法进行操作的人视为失败。 问…...

Pytorch: torch.linspace等间隔数值函数

torch.linspace 是 PyTorch 提供的一个用于生成等间隔数值的函数。具体而言&#xff0c;torch.linspace 会在指定的区间内生成指定数量的等间隔数值。 torch.linspace(start, end, steps100, dtypeNone, layouttorch.strided, deviceNone, requires_gradFalse)参数说明&#x…...

【C++】案例:数列求和 与 条件筛选

1.数列求和 题目&#xff1a; 设计一个程序&#xff0c;要求对数列2471116……n的前n项求和&#xff0c; 例如输入3&#xff0c;输出13; 输入6&#xff0c;输出62。 答案&#xff1a; #include <iostream>int main() {int n;std::cout << "请输入一个正…...

问题:下列哪些属于历史文化资源的特征( ). #学习方法#学习方法

问题&#xff1a;下列哪些属于历史文化资源的特征( ). A、稀缺性 B、脆弱性 C、可再生性 D、多样性 参考答案如图所示...

大数据 - Spark系列《四》- Spark分布式运行原理

Spark系列文章&#xff1a; 大数据 - Spark系列《一》- 从Hadoop到Spark&#xff1a;大数据计算引擎的演进-CSDN博客 大数据 - Spark系列《二》- 关于Spark在Idea中的一些常用配置-CSDN博客 大数据 - Spark系列《三》- 加载各种数据源创建RDD-CSDN博客 目录 &#x1f360;…...

Java使用规范

1.关键字 定义&#xff1a;被Java语言赋予了特殊含义&#xff0c;用做专门用途的字符串(单词) 特点&#xff1a;关键字中的所有字母都是小写 2.保留字 java保留字&#xff1a;现有Java版本尚未使用&#xff0c;但以后的版本可能会作为关键字使用。命名标识符时要避免使用这些…...

Debian 11 安装并开启SSH服务实现允许root用户使用SecureCRT远程登录

Debian11系统默认没有安装SSH服务&#xff0c;如需要开启远程登录则需要安装相应的服务。 确保你已经登录到Debian系统&#xff0c;并具有root用户或sudo特权。 打开终端&#xff0c;并使用以下命令安装OpenSSH服务器软件包&#xff1a; sudo apt update sudo apt install ope…...

Linux下对线程的理解(上)

1、线程的概念 要理解线程首先要理解页表和进程地址空间&#xff0c;我是这样子理解的&#xff0c;1、进程地址空间是进程访问资源的窗口。2、页表是规定进程地址空间中哪些属于进程。3、合理的使用进程地址空间页表可以对资源进行划分。而如何理解进程呢&#xff1f;进程是接受…...

【蓝桥杯】环形链表的约瑟夫问题

目录 题目描述&#xff1a; 输入描述&#xff1a; 输出描述&#xff1a; 示例1 解法一&#xff08;C&#xff09;&#xff1a; 解法二&#xff08;Cpp&#xff09;&#xff1a; 正文开始&#xff1a; 题目描述&#xff1a; 据说著名犹太历史学家 Josephus 有过以下故事&a…...

深度学习本科课程 实验1 Pytorch基本操作

一、Pytorch基本操作考察 1.1 任务内容 使用 &#x1d413;&#x1d41e;&#x1d427;&#x1d42c;&#x1d428;&#x1d42b; 初始化一个 &#x1d7cf;&#x1d7d1; 的矩阵 &#x1d474; 和一个 &#x1d7d0;&#x1d7cf; 的矩阵 &#x1d475;&#xff0c;对两矩阵…...

大数据分析|设计大数据分析的三个阶段

文献来源&#xff1a;Saggi M K, Jain S. A survey towards an integration of big data analytics to big insights for value-creation[J]. Information Processing & Management, 2018, 54(5): 758-790. 下载链接&#xff1a;链接&#xff1a;https://pan.baidu.com/s/1…...

华为机考入门python3--(7)牛客7-取近似值

分类&#xff1a;数字 知识点&#xff1a; str转float float(str) 向上取整 math.ceil(float_num) 向下取整 math.floor(float_num) 题目来自【牛客】 import math def round_to_int(float_num): # 如果小数点后的数值大于等于0.5&#xff0c;则向上取整&#xf…...

C# Avalonia 11.0.6 绘图

在 Avalonia 11.0.6 中&#xff0c;Render 方法是被标记为 sealed 的&#xff0c;意味着不能直接在子类中重写这个方法。这样的设计可能是为了确保一致性和避免误用。 如果你需要在 Avalonia 中进行自定义的绘图操作&#xff0c;可以使用 DrawingContext&#xff0c;但是需要通…...

使用java -jar命令运行jar包提示“错误:找不到或无法加载主类“的问题分析

用maven把普通java项目打包成可运行的jar后&#xff0c;打开cmd用java -jar运行此jar包时报错&#xff1a; 用idea运行该项目则没有问题 。 其实原因很简单&#xff0c;我们忽略了2个细节。 java指令默认在寻找class文件的地址是通过CLASSPATH环境变量中指定的目录中寻找的。我…...

Tomcat组件架构与数据流

一、背景与简介 Tomcat我们都知道是一个开源的、实现了大部分Java EE、Servlet、JSP规范的Servlet容器, 允许我们将实现了Serlvet接口的Web程序war包进行部署运行。 但是你有对Tomcat做过细致的学习么? 我相信大部分同学和我一样&#xff0c;之前也是只会进行简单使用&#x…...

AES算法:数据传输的安全保障

在当今数字化时代&#xff0c;数据安全成为了一个非常重要的问题。随着互联网的普及和信息技术的发展&#xff0c;我们需要一种可靠的加密算法来保护我们的敏感数据。Advanced Encryption Standard&#xff08;AES&#xff09;算法应运而生。本文将介绍AES算法的优缺点、解决了…...

前端小案例——动态导航栏文字(HTML + CSS, 附源码)

一、前言 实现功能: 这案例是一个具有动态效果的导航栏。导航栏的样式设置了一个灰色的背景&#xff0c;并使用flex布局在水平方向上平均分配了四个选项。每个选项都是一个li元素&#xff0c;包含一个文本和一个横向的下划线。 当鼠标悬停在选项上时&#xff0c;选项的文本颜色…...

前置机、堡垒机(跳板机)【2024-02-04】

文章目录 0、前言1、前置机1.1、概念1.2、功能1.3、使用场景1.4、总结 2、堡垒机2.1、概念2.2、功能2.3、使用场景2.4、总结 3、前置机和堡垒机3.1、设计理念与目的3.2、功能3.3、使用场景 0、前言 文章借鉴&#xff1a; https://blog.csdn.net/weixin_45565886/article/detai…...

从编程中理解:大脑的短期记忆和长期记忆

在编程中&#xff0c;我们可以将大脑的短期记忆和长期记忆类比为程序中的变量作用域和持久化存储。在Unity C#编程环境下&#xff0c;可以这样解释&#xff1a; 假设金庸武侠世界中的人物张无忌正在修炼九阳真经。我们用C#代码来模拟他学习武功的过程&#xff0c;其中涉及的“…...

Rust 本地文档的使用:rustup doc

Rust 是一种系统级编程语言&#xff0c;以其安全性、速度和内存控制能力而闻名。为了方便开发者更好地了解并利用 Rust 标准库和工具链中的功能&#xff0c;Rust 提供了一种内置的文档浏览方式——通过 rustup doc 命令。 安装 rustup 在查阅 Rust 文档之前&#xff0c;确保你…...

接口测试中缓存处理策略

在接口测试中&#xff0c;缓存处理策略是一个关键环节&#xff0c;直接影响测试结果的准确性和可靠性。合理的缓存处理策略能够确保测试环境的一致性&#xff0c;避免因缓存数据导致的测试偏差。以下是接口测试中常见的缓存处理策略及其详细说明&#xff1a; 一、缓存处理的核…...

谷歌浏览器插件

项目中有时候会用到插件 sync-cookie-extension1.0.0&#xff1a;开发环境同步测试 cookie 至 localhost&#xff0c;便于本地请求服务携带 cookie 参考地址&#xff1a;https://juejin.cn/post/7139354571712757767 里面有源码下载下来&#xff0c;加在到扩展即可使用FeHelp…...

深入浅出Asp.Net Core MVC应用开发系列-AspNetCore中的日志记录

ASP.NET Core 是一个跨平台的开源框架&#xff0c;用于在 Windows、macOS 或 Linux 上生成基于云的新式 Web 应用。 ASP.NET Core 中的日志记录 .NET 通过 ILogger API 支持高性能结构化日志记录&#xff0c;以帮助监视应用程序行为和诊断问题。 可以通过配置不同的记录提供程…...

TDengine 快速体验(Docker 镜像方式)

简介 TDengine 可以通过安装包、Docker 镜像 及云服务快速体验 TDengine 的功能&#xff0c;本节首先介绍如何通过 Docker 快速体验 TDengine&#xff0c;然后介绍如何在 Docker 环境下体验 TDengine 的写入和查询功能。如果你不熟悉 Docker&#xff0c;请使用 安装包的方式快…...

调用支付宝接口响应40004 SYSTEM_ERROR问题排查

在对接支付宝API的时候&#xff0c;遇到了一些问题&#xff0c;记录一下排查过程。 Body:{"datadigital_fincloud_generalsaas_face_certify_initialize_response":{"msg":"Business Failed","code":"40004","sub_msg…...

day52 ResNet18 CBAM

在深度学习的旅程中&#xff0c;我们不断探索如何提升模型的性能。今天&#xff0c;我将分享我在 ResNet18 模型中插入 CBAM&#xff08;Convolutional Block Attention Module&#xff09;模块&#xff0c;并采用分阶段微调策略的实践过程。通过这个过程&#xff0c;我不仅提升…...

Day131 | 灵神 | 回溯算法 | 子集型 子集

Day131 | 灵神 | 回溯算法 | 子集型 子集 78.子集 78. 子集 - 力扣&#xff08;LeetCode&#xff09; 思路&#xff1a; 笔者写过很多次这道题了&#xff0c;不想写题解了&#xff0c;大家看灵神讲解吧 回溯算法套路①子集型回溯【基础算法精讲 14】_哔哩哔哩_bilibili 完…...

【Go】3、Go语言进阶与依赖管理

前言 本系列文章参考自稀土掘金上的 【字节内部课】公开课&#xff0c;做自我学习总结整理。 Go语言并发编程 Go语言原生支持并发编程&#xff0c;它的核心机制是 Goroutine 协程、Channel 通道&#xff0c;并基于CSP&#xff08;Communicating Sequential Processes&#xff0…...

k8s业务程序联调工具-KtConnect

概述 原理 工具作用是建立了一个从本地到集群的单向VPN&#xff0c;根据VPN原理&#xff0c;打通两个内网必然需要借助一个公共中继节点&#xff0c;ktconnect工具巧妙的利用k8s原生的portforward能力&#xff0c;简化了建立连接的过程&#xff0c;apiserver间接起到了中继节…...

大语言模型(LLM)中的KV缓存压缩与动态稀疏注意力机制设计

随着大语言模型&#xff08;LLM&#xff09;参数规模的增长&#xff0c;推理阶段的内存占用和计算复杂度成为核心挑战。传统注意力机制的计算复杂度随序列长度呈二次方增长&#xff0c;而KV缓存的内存消耗可能高达数十GB&#xff08;例如Llama2-7B处理100K token时需50GB内存&a…...