这个游戏的规则是这样的：你面前有一个长度为 $n$ 的序列，序列由 $n$ 个整数构成，且保证 $n$ 是奇数。 两位玩家，小青鱼和空间的使者，将轮流进行操作。在每一轮中，玩家可以从序列中选择任意两个相邻的元素并将它们删除。删除后，这两个元素两侧的剩余序列将会自动合并。这样的操作将持续进行，直到序列中只剩下一个元素。 在这场游戏中，小青鱼是先手。他的目标是在游戏结束时让剩下的那个整数尽可能的大，而智者则希望让最后剩下的整数尽可能小。 面对如此高难度的挑战，小青鱼一下子就否定了几个过于简单的策略。然而究竟应该如何让最后剩下的整数尽可能大呢？小青鱼需要你的帮助。 请你帮助小青鱼找到最优的博弈策略，并输出当小青鱼以该策略进行博弈，且智者也以自己的最优策略进行对抗时，最后剩下的整数会是多少。 看着焦头烂额的你和小青鱼，智者提醒道：那些你不要的，那些被你忽视的，往往才是最重要的。

根据游戏规则，我们可以得出以下结论：无论小青鱼如何操作，智者总能找到一种策略进行对抗，使得最后剩下的整数一定是序列中的最小值。因此，小青鱼无法通过自己的操作来使最后剩下的整数尽可能大。

这是因为智者的最优策略是始终选择序列中的最小值进行操作，直到序列中只剩下一个元素。无论小青鱼如何选择，智者始终能够将序列中的最小值删除，并且在每一轮操作后保持剩下的整数尽可能小。

因此，无论初始序列如何，最后剩下的整数一定是序列中的最小值。

希望以上解答对您有帮助。如果您有任何其他问题，请随时提问。

相关问题

设计一个算法，计算由n个整数组成的序列的最长单调递增子序列的长度。

这个问题可以用动态规划的思路来解决。具体来说，我们可以定义一个数组 $dp$，其中 $dp[i]$ 表示以第 $i$ 个元素为结尾的最长单调递增子序列的长度。显然，这个子序列至少包含第 $i$ 个元素本身，因此 $dp[i]$ 的初始值为 1。

接下来，我们考虑如何递推计算 $dp[i]$。对于任意 $j < i$，如果第 $j$ 个元素小于第 $i$ 个元素，那么可以将第 $i$ 个元素加入以第 $j$ 个元素为结尾的最长单调递增子序列中，从而得到以第 $i$ 个元素为结尾的更长的单调递增子序列。因此，我们可以得到如下的递推式：

$$dp[i] = \max_{j<i, a_j<a_i} \{dp[j] + 1\}$$

也就是说，$dp[i]$ 的值等于所有满足 $j<i$ 且 $a_j<a_i$ 的 $dp[j]+1$ 中的最大值。这个递推式的意义是，我们枚举所有可能的最长单调递增子序列的倒数第二个元素 $j$，然后将第 $i$ 个元素加入到以第 $j$ 个元素为结尾的最长单调递增子序列中，从而得到以第 $i$ 个元素为结尾的最长单调递增子序列，并取所有可能的情况中的最大值。

最终的答案就是 $dp$ 数组中的最大值。时间复杂度为 $O(n^2)$。

以下是 Python 代码实现：

def longest_increasing_subsequence(nums):
    n = len(nums)
    dp = [1] * n
    for i in range(1, n):
        for j in range(i):
            if nums[j] < nums[i]:
                dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1)
    return max(dp)

整数序列的元素最大跨度：给定一个长度为n的非负整数序列，请计算序列的最大跨度值

最大跨度值定义为序列中最大的元素与最小的元素之差。假设序列中最大元素为max，最小元素为min，则最大跨度值为max-min。

可以使用一次遍历的方法来找到序列中的最大元素和最小元素，并计算它们的差值。具体步骤如下：

1. 初始化max和min为序列的第一个元素。
2. 从第二个元素开始遍历整个序列，若当前元素大于max，则更新max为当前元素；若当前元素小于min，则更新min为当前元素。
3. 遍历完成后，计算max和min的差值，即为序列的最大跨度值。

代码实现：

def max_span(nums):
    if len(nums) < 2:
        return 0
    max_num = min_num = nums[0]
    for num in nums[1:]:
        if num > max_num:
            max_num = num
        elif num < min_num:
            min_num = num
    return max_num - min_num

测试样例：

assert max_span([1, 2, 3, 4, 5]) == 4
assert max_span([5, 4, 3, 2, 1]) == 4
assert max_span([1, 3, 5, 2, 4]) == 4
assert max_span([1]) == 0
assert max_span([]) == 0