1510-石子游戏 IV

Raphael Liu Lv10

Alice 和 Bob 两个人轮流玩一个游戏,Alice 先手。

一开始,有 n 个石子堆在一起。每个人轮流操作,正在操作的玩家可以从石子堆里拿走 任意 非零 平方数 个石子。

如果石子堆里没有石子了,则无法操作的玩家输掉游戏。

给你正整数 n ,且已知两个人都采取最优策略。如果 Alice 会赢得比赛,那么返回 True ,否则返回 False

示例 1:

**输入:** n = 1
**输出:** true
**解释:** Alice 拿走 1 个石子并赢得胜利,因为 Bob 无法进行任何操作。

示例 2:

**输入:** n = 2
**输出:** false
**解释:** Alice 只能拿走 1 个石子,然后 Bob 拿走最后一个石子并赢得胜利(2 -> 1 -> 0)。

示例 3:

**输入:** n = 4
**输出:** true
**解释:** n 已经是一个平方数,Alice 可以一次全拿掉 4 个石子并赢得胜利(4 -> 0)。

示例 4:

**输入:** n = 7
**输出:** false
**解释:** 当 Bob 采取最优策略时,Alice 无法赢得比赛。
如果 Alice 一开始拿走 4 个石子, Bob 会拿走 1 个石子,然后 Alice 只能拿走 1 个石子,Bob 拿走最后一个石子并赢得胜利(7 -> 3 -> 2 -> 1 -> 0)。
如果 Alice 一开始拿走 1 个石子, Bob 会拿走 4 个石子,然后 Alice 只能拿走 1 个石子,Bob 拿走最后一个石子并赢得胜利(7 -> 6 -> 2 -> 1 -> 0)。

示例 5:

**输入:** n = 17
**输出:** false
**解释:** 如果 Bob 采取最优策略,Alice 无法赢得胜利。

提示:

  • 1 <= n <= 10^5

方法一:动态规划

我们用 f[i] 表示先手在面对 i 颗石子时是否处于必胜态(会赢得比赛)。由于先手和后手都采取最优策略,那么 f[i] 为必胜态,当且仅当存在某个 f[i - k^2] 为必败态。也就是说,当先手在面对 i 颗石子时,可以选择取走 k^2 颗,剩余的 i-k^2 颗对于后手来说是必败态,因此先手会获胜。

我们可以写出状态转移方程:

f[i] = \begin{cases}
\text{true}, & \text{any} f[i-k^2] \text{is false where~} 1 \leq k^2 \leq i \
\text{false}, & \text{otherwise}
\end{cases}

边界条件为 f[0]=\text{false,即没有石子时,先手会输掉游戏。

最终的答案即为 f[n]。

[sol1-C++]
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class Solution {
public:
bool winnerSquareGame(int n) {
vector<int> f(n + 1);
for (int i = 1; i <= n; ++i) {
for (int k = 1; k * k <= i; ++k) {
if (!f[i - k * k]) {
f[i] = true;
break;
}
}
}

return f[n];
}
};
[sol1-Java]
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class Solution {
public boolean winnerSquareGame(int n) {
boolean[] f = new boolean[n + 1];
for (int i = 1; i <= n; ++i) {
for (int k = 1; k * k <= i; ++k) {
if (!f[i - k * k]) {
f[i] = true;
break;
}
}
}

return f[n];
}
}
[sol1-Python3]
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class Solution:
def winnerSquareGame(self, n: int) -> bool:
f = [False] * (n + 1)
for i in range(1, n + 1):
k = 1
while k * k <= i:
if not f[i - k * k]:
f[i] = True
break
k += 1

return f[n]
[sol1-C]
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bool winnerSquareGame(int n) {
int f[n + 1];
memset(f, 0, sizeof(f));
for (int i = 1; i <= n; ++i) {
for (int k = 1; k * k <= i; ++k) {
if (!f[i - k * k]) {
f[i] = true;
break;
}
}
}

return f[n];
}

复杂度分析

  • 时间复杂度:O(n \sqrt n)。对于每一个数 i,k 的枚举上限不超过 \sqrt i,所以总时间复杂度为 O(\sum_{i=1}^n \sqrt i) = O(n \sqrt n)。

  • 空间复杂度:O(n),即为存储所有状态需要的空间。

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