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海盗分金的python源代码。

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简介:
在经济学领域中存在一个著名的“海盗分金”模型,该模型描述了五个海盗共同抢得价值100枚金币的场景。他们按照抽签的先后顺序依次提出分配方案。首先,第一位海盗会提交他的分配方案,随后全体海盗进行投票表决,如果超过半数的投票同意该方案,则该方案将被采纳,否则该海盗将被抛入大海以供鲨鱼享用。这个过程将持续进行,直到找到一个能够获得广泛认可的分配方案为止。#假定“每个海盗都是极度聪明且极其理性”,那么“第一个海盗应该提出什么样的分配方案才能最大化他自身的收益?”#result 为最终达成的分配结果#payoff 为每个海盗可能获得的最高收益。

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    《海盗分金》是一款基于经典的博弈论问题开发的游戏或程序,通过编写源代码实现算法和策略,让用户在模拟的海盗环境中体验智慧与决策的乐趣。 海盗分金的故事:五个海盗抢到了100个金币,并决定按照以下规则分配这些金币: 1. 通过抽签确定每个海盗的编号(分别为1、2、3、4、5)。 2. 第一步由编号为1号的海盗提出一个分配方案,所有五名海盗进行投票。只有当超过半数的人同意该提案时,才会按照他的提议来分金币;否则他将被丢入大海喂鲨鱼。 3. 如果1号海盗提出的方案没有通过,则轮到2号海盗提出新的分配方案,并且由剩下的四人继续投票决定是否接受这个新方案。以此类推。 问题:如何设计一个提案,使第一个海盗能够获得最大的利益? 条件:每个海盗都非常聪明,在面对任何提议时都会选择对自己最有利的选项进行投票表决。 1. 请给出五个海盗分配一百枚金币的具体算法、过程及分析; 2. 如果在规则中加入一项新的规定——即方案必须得到超过50%的支持率(包括恰好达到一半票数的情形),否则提案者会被丢入海里喂鱼。在这种情况下,如何解决五个人分100个金子的问题? 3. 不改变现有投票机制的情况下,若一百名海盗要分配这100枚金币,则会出现什么样的情况呢? 4. 假设每个海盗都拥有一枚私人储蓄的金币,并且在提议时可以将这笔钱加入到总的财富里进行重新分配。如果某个海盗被丢入大海喂鱼后,他的个人积蓄会被合并进剩余的钱堆中一起分发。在这种情况下,又会出现什么样的结果呢?
  • Python实现问题
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    本文章详细解析并实现了经典的“海盗分金”博弈问题的Python源代码版本,通过编程模拟海盗如何理性地分配金币以最大化自身利益。适合对算法和博弈论感兴趣的读者学习与实践。 经济学中的“海盗分金”模型描述了5个海盗抢得100枚金币的情况。他们按抽签顺序依次提出分配方案:首先由1号海盗提议,然后所有海盗进行投票表决;如果超过半数的海盗同意该方案,则通过实施,否则提建议的海盗将被扔入大海喂鲨鱼。假定每个海盗都是绝顶聪明且理智的人,请问第一个海盗应该如何提出分配方案才能使自己的收益最大化?最终结果为“result”,而每个海盗可能得到的最大收益则标记为“payoff”。
  • 经典问题C++
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    本段代码提供了经典的海盗分金问题的解决方案,采用C++编写,通过逻辑判断模拟海盗们如何理性地分配金币以确保自身利益最大化。适合对算法和博弈论感兴趣的程序员学习参考。 在经济学领域有一个“海盗分金”的模型,描述了五个海盗抢到了100枚金币的情况。他们依次提出分配方案:首先是1号海盗提方案,然后由全体海盗进行表决,如果超过半数的人同意,则该方案通过;反之则将提议者扔入海中。 这个模型非常简化和抽象化,并且体现了博弈论的思想。“海盗分金”中的关键在于每一个“提案人”必须预测下一个“挑战者”的分配方式,并以最小的成本争取到最多的收益,同时拉拢那些在下一轮中最不利的参与者。例如,在5个海盗的情况下,第5号会基于4号提议的基础上增加最少两人(即5/2向下取整为2)每人一枚金币来确保自己的方案通过;而4号则会在3号的基础之上做同样的操作。 这种策略可以递归地运用下去,最终形成一个程序化的解决方案。
  • Python融大数据
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    《Python金融大数据分析代码源》是一本深入讲解如何利用Python进行金融数据分析与建模的专业书籍,包含大量实用案例和源码。 Python金融大数据分析源代码提供了一系列用于处理金融市场数据的工具和算法。这些资源可以帮助开发者或分析师构建自己的金融应用或进行深入的数据研究。 目录结构如下: - 数据文件夹:存放原始数据集。 - 脚本段落件夹: - 基础模块.py:包括常用函数,如获取数据、清理及预处理等。 - 分析工具.py:包含各种技术分析指标计算方法。 - 回归模型.py:提供不同回归算法实现用于预测股票价格或其他金融变量。 请注意根据实际需求调整和扩展这些文件。
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  • 漏斗测试析.xmind
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    海盗漏斗测试分析.xmind是一份利用XMind软件制作的概念思维导图,专注于剖析AARRR模型(获取、激活、留存、收入、推荐)在产品运营中的应用与优化策略。 海盗派书籍的思维导图展示了该类书籍的主要内容结构与核心思想,帮助读者更好地理解和记忆其中的关键概念与情节发展。这种视觉化的学习工具能够有效提升阅读效率,并促进对复杂信息的理解和吸收。
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这三方面因素的最佳交集通常是能够为业务带来最优效果的渠道组合。 在“激发活跃”阶段,通过引导和培养用户行为,鼓励他们长期参与你的运营社区。 </div><!---->   </div> </li> <li data-v-abd0b829="" class="border-solid border-2 border-gray-300 dark:border-gray-600 grid auto-rows-min grid-cols-9 hover:bg-gray-100 hover:rounded-lg dark:hover:bg-gray-700 listyle" style="cursor: pointer;"> <div data-v-abd0b829="" class="col-start-1 pt-1 col-end-2 row-span-2 place-self-center imgsize"> <svg data-v-abd0b829="" t="1721980773527" class="icon" viewBox="0 0 1024 1024" version="1.1" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" p-id="26446" width="55" height="110"> <path data-v-abd0b829="" d="M834.6624 409.6a40.8576 40.8576 0 0 0-13.7728-30.63808l-254.32064-254.32064a40.87296 40.87296 0 0 0-31.1552-11.84768c-0.97792-0.07168-1.9456-0.1536-2.93376-0.1536H230.4a40.96 40.96 0 0 0-40.96 40.96v716.8a40.96 40.96 0 0 0 40.96 40.96h563.2a40.96 40.96 0 0 0 40.96-40.96V419.84c0-1.62304-0.11776-3.21536-0.3072-4.79232a40.6528 40.6528 0 0 0 0.4096-5.44768zM578.56 252.48256L694.71744 368.64H578.56V252.48256zM271.36 829.44V194.56h225.28v215.04a40.96 40.96 0 0 0 40.96 40.96h215.04v378.88H271.36z" p-id="26447" fill="#707070"></path> <path data-v-abd0b829="" d="M371.2 660.48h133.12a40.96 40.96 0 0 0 0-81.92h-133.12a40.96 40.96 0 0 0 0 81.92zM650.24 696.32H363.52a40.96 40.96 0 0 0 0 81.92h286.72a40.96 40.96 0 0 0 0-81.92z" p-id="26448" fill="#707070"></path> </svg> </div> <div data-v-abd0b829="" class="col-start-2 p-1 col-end-8 items-center sm:flex text-base font-normal pt-1 text-gray-900 dark:text-white min-h-13 max-h-13 overflow-hidden"> <a data-v-abd0b829="" class="min-h-12 max-h-12 overflow-hidden ..." title="<span style=color: #f73131>Python</span><span style=color: #f73131>金</span>融大数据<span style=color: #f73131>分</span>析<span style=color: #f73131>的</span><span style=color: #f73131>代</span><span style=color: #f73131>码</span>和数据" href="https://d.itadn.com/i0_38348944068/B/95867" target="_blank"><span style=color: #f73131>Python</span><span style=color: #f73131>金</span>融大数据<span style=color: #f73131>分</span>析<span style=color: #f73131>的</span><span style=color: #f73131>代</span><span style=color: #f73131>码</span>和数据</a> </div> <div data-v-abd0b829="" class="col-start-9 col-end-10" style="float: left;"><span data-v-abd0b829="" class="onestyle">优质</span></div> <div data-v-abd0b829="" class="col-start-2 col-end-9 p-1 text-gray-500 text-xs font-normal dark:text-white"> <div data-v-abd0b829="" class="min-h-8 max-h-8 overflow-hidden ..."> 本书及配套资源提供了丰富的Python编程实例与真实金融数据集,旨在帮助读者掌握利用Python进行金融数据分析的方法和技术。 Python在金融大数据分析中的应用涉及编写专门的代码以及使用特定的数据集。这类工作通常需要对金融市场有深入的理解,并结合数据科学的技术来提取有价值的信息。通过运用Python的强大库,如Pandas、NumPy和Scikit-learn等,可以进行复杂的数据处理与建模,从而帮助投资者做出更明智的投资决策或辅助金融机构优化风险管理策略。 </div><!---->   </div> </li> </body> </html>