假设有7个钱币，任一选手只能将已分好的一堆钱币分成两堆个数不等的钱币，两位选手轮流进行，直到每一堆都只有一个或两个钱币为止。哪个选手遇到不能分的情况就为输。假设对方先走，请用状态空间表示法确定我方必胜的策略。pyhton代码

这是一个经典的博弈论问题，也被称为“七巧钱游戏”或者“石头、剪刀、布”的变种。为了用状态空间表示法制定策略，我们可以创建一个二维数组，其中每个元素代表一种局面，数组的行对应当前玩家的状态，列对应下一玩家的动作（比如分为1和6，2和5，3和4）。如果某一行的所有列都是输局，则当前玩家有必胜策略。

首先，我们需要明确初始状态（7个钱币），然后枚举所有可能的结果，对于每一步，我们都检查是否导致了无法再继续的局面。如果可以继续，我们将结果保存到数组中，并更新对应的胜负标志。当轮到对手时，我们只需要查找当前状态下哪一个是胜利位置即可。

Python代码示例：

# 定义状态数组，初始值全为0，表示未决
board = [[0 for _ in range(3)] for _ in range(8)]

# 定义获胜状态，即只有一堆或两堆
win_states = [(i, j) for i in (1, 2) for j in range(3)]

def is_win(state):
    return state in win_states

def update_board(state, action):
    # 动作从0开始计数，分别代表1-6
    new_state = (state[0] + action - 1) % 7, (state[0] - action + 7) % 7
    board[state] = [board[new_state[i]][j] | 1 << i for i in range(2)]
    return new_state

def get_strategy():
    for i in range(1, 8):  # 当前有7个钱币
        for j in range(3):   # 对手可能的动作
            if not is_win(update_board((i, j), j)):  # 如果对手这一步会输
                return i, j  # 我们就可以选择这个动作保证赢
    raise ValueError("No winning strategy found")

# 获取必胜策略并打印
initial_position, opponent_action = get_strategy()
print(f"在初始状态下({initial_position})，选择{opponent_action}作为第一步，你就有必胜策略。")