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钱币两位选手轮流进行。直到每一堆钱币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。用Python代码实现探寻我方必胜策略

这个问题描述的是一个经典的博弈论问题，被称为“分币游戏”或者“七巧石游戏”。要制定必胜策略，关键在于理解对手每一步会怎么选择，以便你能够利用这个规则找到迫使对手失败的方式。

首先，如果当前的局面是一堆有三个钱币，无论对手如何分配，你都可以通过将剩下的四个钱币分为一堆一个、一堆三个的方式回应，这样你就保证了下一次可以将剩余的一堆变为一堆一个，使得最终局势进入你想要的模式。

对于任意给定的初始情况，你可以尝试构建一个状态转移函数，判断每个状态是否属于你必胜的状态（即只剩一个或两个钱币），如果不是，则推导出对手的必败情况。

以下是简单的Python代码思路，但完整代码需要考虑所有可能的初始状态，并维护一个状态树或动态规划表：

# 定义状态表示（例如使用元组（a, b）表示a堆有b个钱币）
def is_win(state):
    # 检查是否满足胜利条件，如单个或两个钱币
    if state[0] in [1, 2]:
        return True

# 初始化状态转移函数，设置初始状态下玩家A必输
def game_strategy(state, player):
    if not is_win(state):
        if player:  # 如果上一轮是对手，现在轮到你
            for split in [(state[0], 1), (state[1], 1)]:  # 分别分给对手一个
                if is_win(split):
                    return split  # 返回导致对手输的分法
        else:  # 上一轮是你，对手无法赢，你必胜
            return None  # 无操作，保持不变
    else:
        return state  # 已经获胜，不做任何动作

# 示例用法
initial_state = (4, 3)  # 初始状态，假设你先手
next_move = game_strategy(initial_state, False)  # 假设对方先走

实际编写时，你需要遍历所有可能的初始状态，并使用上述逻辑逐步构建决策树。注意这是一个简化版的解释，真正的解决方案会更复杂，因为它涉及到搜索和记忆化技术，特别是当局面变得更大时。