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Nim取子游戲是由兩個人面對若干堆硬幣(或石子)進行的游戲。設有k>=1堆硬幣,各堆分別含有N1,N2,……NK枚硬幣。游戲的目的就是選擇最后剩下的硬幣。游戲法則如下:
1.兩個游戲人交替進行游戲(游戲人I和游戲人II);
2.當輪到每個游戲人取子時,選擇這些堆中的一堆,并從所選的堆中取走至少一枚硬幣(游戲人可以取走他所選堆中的全部硬幣);
3.當所有的堆都變成空堆時,最后取子的游戲人即為勝者。
這個游戲中的變量是堆數(shù)k和各堆的硬幣數(shù)N1,N2,……Nk。對應的組合問題是,確定游戲人I獲勝還是游戲人II獲勝以及兩個游戲人應該如何取子才能保證自己獲勝(獲勝策略)。
為了進一步理解Nim取子游戲,我們考查某些特殊情況。如果游戲開始時只有一堆硬幣,游戲人I則通過取走所有的硬幣而獲勝。現(xiàn)在設有2堆硬幣,且硬幣數(shù)量分別為N1和N2。游戲人取得勝利并不在于N1和N2的值具體是多少,而是取決于它們是否相等。設N1!=N2,游戲人I從大堆中取走的硬幣使得兩堆硬幣數(shù)量相等,于是,游戲人I以后每次取子的數(shù)量與游戲人II相等而最終獲勝。但是如果N1= N2,則:游戲人II只要按著游戲人I取子的數(shù)量在另一堆中取相等數(shù)量的硬幣,最終獲勝者將會是游戲人II。這樣,兩堆的取子獲勝策略就已經(jīng)找到了。
現(xiàn)在我們?nèi)绾螐膬啥训娜∽硬呗詳U展到任意堆數(shù)中呢?
首先來回憶一下,每個正整數(shù)都有對應的一個二進制數(shù),例如:57(10) à 111001(2) ,即:57(10)=25+24+23+20。于是,我們可以認為每一堆硬幣數(shù)由2的冪數(shù)的子堆組成。這樣,含有57枚硬幣大堆就能看成是分別由數(shù)量為25、24、23、20的各個子堆組成。
現(xiàn)在考慮各大堆大小分別為N1,N2,……Nk的一般的Nim取子游戲。將每一個數(shù)Ni表示為其二進制數(shù)(數(shù)的位數(shù)相等,不等時在前面補0):
N= as…a1a0
N= bs…b1b0
……
 N= ms…m1m0
如果每一種大小的子堆的個數(shù)都是偶數(shù),我們就稱Nim取子游戲是平衡的,而對應位相加是偶數(shù)的稱為平衡位,否則稱為非平衡位。因此,Nim取子游戲是平衡的,當且僅當:

as + bs + … + ms 是偶數(shù)

……

a1 + b1 + … + m1 是偶數(shù)

a0 + b0 + … + m0是偶數(shù)

于是,我們就能得出獲勝策略:
游戲人I能夠在非平衡取子游戲中取勝,而游戲人II能夠在平衡的取子游戲中取勝。
我們以一個兩堆硬幣的Nim取子游戲作為試驗。設游戲開始時游戲處于非平衡狀態(tài)。這樣,游戲人I就能通過一種取子方式使得他取子后留給游戲人II的是一個平衡狀態(tài)下的游戲,接著無論游戲人II如何取子,再留給游戲人I的一定是一個非平衡狀態(tài)游戲,如此反復進行,當游戲人II在最后一次平衡狀態(tài)下取子后,游戲人I便能一次性取走所有的硬幣而獲勝。而如果游戲開始時游戲牌平衡狀態(tài),那根據(jù)上述方式取子,最終游戲人II能獲勝。
下面應用此獲勝策略來考慮4-堆的Nim取子游戲。其中各堆的大小分別為7,9,12,15枚硬幣。用二進制表示各數(shù)分別為:0111,1001,1100和1111。于是可得到如下一表:
 

23 = 8

22 = 4

21 = 2

20 = 1

大小為7的堆
0
1
1
1
大小為9的堆
1
0
0
1
大小為12的堆
1
1
0
0
大小為15的堆
1
1
1
1
由Nim取子游戲的平衡條件可知,此游戲是一個非平衡狀態(tài)的取子游戲,因此,游戲人I在按獲勝策略進行取子游戲下將一定能夠取得最終的勝利。具體做法有多種,游戲人I可以從大小為12的堆中取走11枚硬幣,使得游戲達到平衡(如下表),
 

23 = 8

22 = 4

21 = 2

20 = 1

大小為7的堆
0
1
1
1
大小為9的堆
1
0
0
1
大小為12的堆
0
0
0
1
大小為15的堆
1
1
1
1
之后,無論游戲人II如何取子,游戲人I在取子后仍使得游戲達到平衡。
同樣的道理,游戲人I也可以選擇大小為9的堆并取走5枚硬幣而剩下4枚,或者,游戲人I從大小為15的堆中取走13枚而留下2枚。
歸根結(jié)底,Nim取子游戲的關(guān)鍵在于游戲開始時游戲處于何種狀態(tài)(平衡或非平衡)和第一個游戲人是否能夠按照取子游戲的獲勝策略來進行游戲。
 
posted on 2007-12-15 21:26 R2 閱讀(870) 評論(0)  編輯 收藏 引用 所屬分類: Pure Theory

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