贪心算法解决巴什博弈
时间: 2024-03-10 09:40:29 AIGC 浏览: 139
根据引用[2]中的描述，巴什博弈可以使用贪心算法来解决。具体来说，我们需要保持给对手留下（m+1）的倍数，就能最后获胜。因此，我们可以使用以下贪心策略：
1. 如果当前物品数量n是（m+1）的倍数，那么先手玩家可以选择任意数量的物品，因为无论先手玩家拿走多少个，后手玩家都可以通过相同的策略来保持剩余物品数量为（m+1）的倍数。
2. 如果当前物品数量n不是（m+1）的倍数，那么先手玩家需要拿走一定数量的物品，使得剩余物品数量为（m+1）的倍数。具体来说，先手玩家可以选择拿走n mod (m+1)个物品，这样剩余物品数量就是（m+1）的倍数了。
基于以上贪心策略，我们可以写出以下Python代码来解决巴什博弈问题：
```python
def bash_game(n: int, m: int) -> int:
if n % (m+1) == 0:
# 当前物品数量是（m+1）的倍数，先手玩家可以选择任意数量的物品
return 0
else:
# 当前物品数量不是（m+1）的倍数，先手玩家需要拿走一定数量的物品
return n % (m+1)
```
其中，n表示当前物品数量，m表示每次最多可以取走的物品数量。函数返回值为先手玩家需要拿走的物品数量。
相关问题
巴什博弈 python
巴什博弈是一个经典的博弈问题，规则是这样的：有一堆有n个物品，两个人轮流从中取物品，每次可以取1到m个物品，最后取光物品的人获胜。如果我们想要判断在给定的n和m的情况下，先手玩家是否能获胜，可以使用以下的Python代码：
```python
def bash(n, m):
if n % (m + 1) != 0:
return True
else:
return False
T = int(input())
for _ in range(T):
n, m = map(int, input().split())
if bash(n, m):
print("first")
else:
print("second")
```
这段代码首先定义了一个名为`bash`的函数，用来判断先手玩家是否能获胜。然后通过输入获取测试样例的数量T，接下来的循环中，每次输入一个n和m，然后调用`bash`函数判断先手玩家是否能获胜，并输出结果。
巴什博弈python代码
巴什博弈是一种经典的博弈论问题，它是一个二人游戏，由两个玩家轮流取走一定数量的物品，规定每次只能取走1到m个物品，最后取光物品的玩家获胜。下面是一个简单的巴什博弈的Python代码示例：
```python
def bash_game(n, m):
if n % (m+1) == 0:
return "后手获胜"
else:
return "先手获胜"
# 示例：先手玩家取走3个物品，每次最多取走4个物品
print(bash_game(10, 4))
```
在上面的代码中，`n`表示初始物品数量，`m`表示每次最多可以取走的物品数量。`bash_game`函数根据巴什博弈的规则判断最后哪个玩家获胜。如果初始物品数量 `n` 对 `(m+1)` 取余等于0，则表示后手玩家获胜；否则表示先手玩家获胜。
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[](https://travis-ci.org/matthiasplappert/keras-rl)
[](http://keras-rl.readthedocs.io/)
[](https://github.com/matthiasplappert/keras-rl/blob/master/LICENSE)
[](https://gitter.im/keras-rl/Lobby)
## What is it?
`keras-rl` implements some state-of-the art deep reinforcement learning algorithms in Python and seamlessly integrates with the deep learning library [Keras](http://keras.io). Just like Keras, it works with either [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/) or [TensorFlow](https://www.tensorflow.org/), which means that you can train your algorithm efficiently either on CPU or GPU.
Furthermore, `keras-rl` works with [OpenAI Gym](https://gym.openai.com/) out of the box. This means that evaluating and playing around with different algorithms is easy.
Of course you can extend `keras-rl` according to your own needs. You can use built-in Keras callbacks and metrics or define your own.
Even more so, it is easy to implement your own environments and even algorithms by simply extending some simple abstract classes.
In a nutshell: `keras-rl` makes it really easy to run state-of-the-art deep reinforcement learning algorithms, uses Keras and thus Theano or TensorFlow and was built with OpenAI Gym in mind.
## What is included?
As of today, the following algorithms have been implemented:
- Deep Q Learning (DQN) [[1]](http://arxiv.org/abs/1312.5602), [[2]](http://home.uchicago.edu/~arij/journalclub/papers/2015_Mnih_et_al.pdf)
- Double DQN [[3]](http://arxiv.org/abs/1509.06461)
- Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) [[4]](http://arxiv.org/abs/1509.02971)
- Continuous DQN (CDQN or NAF) [[6]](http://arxiv.org/abs/1603.00748)
- Cross-Entropy Method (CEM) [[7]](http://learning.mpi-sws.org/mlss2016/slides/2016-MLSS-RL.pdf), [[8]](http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.81.6579&rep=rep1&type=pdf)
- Dueling network DQN (Dueling DQN) [[9]](https://arxiv.org/abs/1511.06581)
- Deep SARSA [[10]](http://people.inf.elte.hu/lorincz/Files/RL_2006/SuttonBook.pdf)
You can find more information on each agent in the [wiki](https://github.com/matthiasplappert/keras-rl/wiki/Agent-Overview).
I'm currently working on the following algorithms, which can be found on the `experimental` branch:
- Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) [[5]](http://arxiv.org/abs/1602.01783)
Notice that these are **only experimental** and might currently not even run.
## How do I install it and how do I get started?
Installing `keras-rl` is easy. Just run the following commands and you should be good to go:
```bash
pip install keras-rl
```
This will install `keras-rl` and all necessary dependencies.
If you want to run the examples, you'll also have to install `gym` by OpenAI.
Please refer to [their installation instructions](https://github.com/openai/gym#installation).
It's quite easy and works nicely on Ubuntu and Mac OS X.
You'll also need the `h5py` package to load and save model weights, which can be installed using
the following command:
```bash
pip install h5py
```
Once you have installed everything, you can try out a simple example:
```bash
python examples/dqn_cartpole.py
```
This is a very simple example and it should converge relatively quickly, so it's a great way to get started!
It also visualizes the game during training, so you can watch it learn. How cool is that?
Unfortunately, the documentation of `keras-rl` is currently almost non-existent.
However, you can find a couple of more examples that illustrate the usage of both DQN (for tasks with discrete actions) as well as for DDPG (for tasks with continuous actions).
While these examples are not replacement for a proper documentation, they should be enough to get started quickly and to see the magic of reinforcement learning yourself.
I also encourage you to play around with other environments (OpenAI Gym has plenty) and maybe even try to find better hyperparameters for the existing ones.
If you have questions or problems, please file an issue or, even better, fix the problem yourself and submit a pull request!
## Do I have to train the models myself?
Training times can be very long depending on the complexity of the environment.
[This repo](https://github.com/matthiasplappert/keras-rl-weights) provides some weights that were obtained by running (at least some) of the examples that are included in `keras-rl`.
You can load the weights using the `load_weights` method on the respective agents.
## Requirements
- Python 2.7
- [Keras](http://keras.io) >= 1.0.7
That's it. However, if you want to run the examples, you'll also need the following dependencies:
- [OpenAI Gym](https://github.com/openai/gym)
- [h5py](https://pypi.python.org/pypi/h5py)
`keras-rl` also works with [TensorFlow](https://www.tensorflow.org/). To find out how to use TensorFlow instead of [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), please refer to the [Keras documentation](http://keras.io/#switching-from-theano-to-tensorflow).
## Documentation
We are currently in the process of getting a proper documentation going. [The latest version of the
documentation is available online](http://keras-rl.readthedocs.org). All contributions to the
documentation are greatly appreciated!
## Support
You can ask questions and join the development discussion:
- On the [Keras-RL Google group](https://groups.google.com/forum/#!forum/keras-rl-users).
- On the [Keras-RL Gitter channel](https://gitter.im/keras-rl/Lobby).
You can also post **bug reports and feature requests** (only!) in [Github issues](https://github.com/matthiasplappert/keras-rl/issues).
## Running the Tests
To run the tests locally, you'll first have to install the following dependencies:
```bash
pip install pytest pytest-xdist pep8 pytest-pep8 pytest-cov python-coveralls
```
You can then run all tests using this command:
```bash
py.test tests/.
```
If you want to check if the files conform to the PEP8 style guidelines, run the following command:
```bash
py.test --pep8
```
## Citing
If you use `keras-rl` in your research, you can cite it as follows:
```bibtex
@misc{plappert2016kerasrl,
author = {Matthias Plappert},
title = {keras-rl},
year = {2016},
publisher = {GitHub},
journal = {GitHub repository},
howpublished = {\url{https://github.com/matthiasplappert/keras-rl}},
}
```
## Acknowledgments
The foundation for this library was developed during my work at the [High Performance Humanoid Technologies (H²T)](https://h2t.anthropomatik.kit.edu/) lab at the [Karlsruhe Institute of Technology (KIT)](https://kit.edu).
It has since been adapted to become a general-purpose library.
## References
1. *Playing Atari with Deep Reinforcement Learning*, Mnih et al., 2013
2. *Human-level control through deep reinforcement learning*, Mnih et al., 2015
3. *Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning*, van Hasselt et al., 2015
4. *Continuous control with deep reinforcement learning*, Lillicrap et al., 2015
5. *Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning*, Mnih et al., 2016
6. *Continuous Deep Q-Learning with Model-based Acceleration*, Gu et al., 2016
7. *Learning Tetris Using the Noisy Cross-Entropy Method*, Szita et al., 2006
8. *Deep Reinforcement Learning (MLSS lecture notes)*, Schulman, 2016
9. *Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning*, Wang et al., 2016
10. *Reinforcement learning: An introduction*, Sutton and Barto, 2011
## Todos
- Documentation: Work on the documentation has begun but not everything is documented in code yet. Additionally, it would be super nice to have guides for each agents that describe the basic ideas behind it.
- TRPO, priority-based memory, A3C, async DQN, ...
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2. 实时数据充实（Data Enrichment）概念：
数据充实是数据工程中的一个常见概念，指的是通过添加额外信息来增强数据的过程。在实时数据流处理中，数据充实通常用于为原始数据添加元数据、上下文信息或其他相关数据，以便对数据进行更全面的分析。例如，在零售行业中，通过实时数据充实，可以将销售数据与库存数据、价格信息等进行关联，从而获取更有价值的业务洞察。
3. 实践操作的先决条件和环境配置：
- 在安装Flink之前，应确保系统满足最低硬件要求，即至少4GB可用内存。这是因为实时数据处理和流计算可能会占用较多计算资源，特别是内存资源。
- 存储库中包含的脚本和命令应在Linux或OS X操作系统上执行，这说明了Flink环境对操作系统有一定的要求，以确保最佳的运行效率和兼容性。
- 执行存储库中的脚本前需要确保脚本文件权限正确，即文件应设置为可执行（chmod +x ./start.sh）。这是基本的Linux系统操作，确保脚本文件具有正确的权限，以便能够被系统执行。
4. 本地环境的搭建与运行：
- 提供了一个名为“start.sh”的脚本，用于本地环境的搭建和运行。执行此脚本后，需要在浏览器中输入指定的地址（http://localhost:8080和http://localhost:8081），以访问运行中的Flink和Kafka界面。这表明了如何在本地机器上快速搭建和启动一个实时数据处理和展示平台。
- Flink和Kafka的界面地址用于在研讨会期间展示相关数据处理结果，说明了如何利用这些工具的可视化特性来更好地理解和分析数据流处理过程。
5. 内容的表达方式和格式：
- 该存储库中的内容主要通过名为“flink-kafka-workshop1”的笔记本进行表达。笔记本格式为一种方便记录和展示数据处理过程的方式，它通常包含一系列的代码、命令和注释，以便开发者更好地理解每一步的操作和结果。
- 笔记本的格式方便进行编码练习和知识分享，它使得实时数据处理的步骤和过程可视化，并且可以作为教学材料和学习资源。
6. Dockerfile的使用：
虽然给定文件中没有直接提及Dockerfile的内容，但根据标签可以推断，该存储库或相关环境可能涉及使用Docker容器技术。Dockerfile用于编写指令集，以自动化构建Docker镜像的过程。它通常包含了操作系统环境配置、依赖安装、服务部署等步骤，用于创建一个可以运行Flink和Kafka等应用程序的轻量级、可移植的容器环境。这说明了如何利用现代的容器化技术来简化大数据应用的部署和分发。
综上所述，该存储库涉及的知识点广泛，包括了实时数据处理、数据丰富、系统环境配置、本地运行环境搭建以及Docker容器技术的应用。通过实践操作，学习者可以深入理解Flink和Kafka在实时数据处理场景下的工作原理和应用方法。
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