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，并用Python写出程序代码。

这个问题是一个典型的博弈论问题，可以用“零和游戏”的思路来解决，因为每次操作都会使得钱堆的数量减少到两个，所以关键在于控制最后剩下三个钱的情况。如果对手无法在剩余三个、两个或一个钱的情况下继续，那么你就赢得了比赛。

为了使用状态空间表示法，我们可以创建一个二维数组，其中每个元素代表一种状态，即剩下的钱币组合和当前轮到哪一方。数组的索引可以是 (剩余钱币数, 轮到哪一方)。我们只关心剩余钱币数，因为每轮操作总是会减少一个数字。

如果轮到你（视为1），你可以确保最后剩下三个，这样无论对方如何分，下一轮你都能把它们分成一个和两个。因此，获胜策略是：当剩下三对（六个）、一对（七个）或无钱时，选择留下一对；其他时候，按照规则正常分。

以下是简单的 Python 程序代码示例：

# 定义状态空间，初始状态下有7个钱，你先走
board = [(7, 0)]  # 你，7个钱

# 游戏循环，直到只剩下一组或一组为空
while board:
    # 获取当前状态，更新下一个状态
    current_state, player = board.pop()
    
    if current_state == (1, 0):  # 如果只剩下你一个人一个钱，你赢了
        print("You win!")
        break
    elif current_state == (1, 1):  # 如果只剩对方两个人一个钱，对方输了
        print("Opponent loses!")
        break
    
    next_states = []  # 存储所有可能的下一步
    if current_state[0] > 2:  # 当前还有三对以上的钱，留一对手无法应对
        for split in [(current_state[0] - 1, 1), (current_state[0], 0)]:  # 分成一对和一堆
            next_states.append(split)
    else:  # 否则，按常规分
        next_states.extend([(current_state[0] - 1, 0), (current_state[0] - 1, 1)])  # 对手分，然后你分
    
    board.extend(next_states)

# 打印所有可能的游戏进程
for state in board:
    print(f"State: {state}, Player: {state[1]}")

注意这个算法并不是真的实现了一个游戏过程，而是一种理论分析。在实际应用中，你只需要运行一次上述代码，因为它已经包含了所有可能的分支。