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python实现小游戏

本文为大家分享了python实现小游戏,供大家参考,具体内容如下 周五晚上上了python的选修课,本来以为老师是从python的基础语法开始的,没想到是从turtle画图开始,正好补上了我以前一些不懂的地方 最后就有了这个的诞生,其实代码并不是很长,主要是思路,需要考虑的周全一点。代码写完后就和电脑下了好久的,一局都没赢,真的是很无奈了,比不过比不过。 因为相对来说不算是一个复杂的游戏,所以流程就不多讲了,我首先做的是画棋盘、电脑和玩家的棋子、谁先落子等,下面通过代码来解释 : # 画棋盘的函数,传入一个放置棋子的列表 def drawBoard # letter参数是棋子的类型 # move是选择将棋子放在哪 def makeMove(board, letter, move) : board[move] = letter # 根据规则判断是否获胜 theBoard) print("Tie") break else : turn = 'player' # 玩家没有再次开始游戏,则跳出循环 if not playAgain(): break 上述所有代码实现了的人机对战

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    react完成小游戏

    create-react-app my-app 注意 第一行的 npx 不是拼写错误 —— 它是 npm 5.2+ 附带的 package 运行工具 然后删除src目录下的默认文件,创建一个index.css以及index.js display: flex; flex-direction: row; } .game-info { margin-left: 20px; } 然后是index.js 我还进行了总结中的拓展 如果你还有充裕的时间,或者想练习一下刚刚学会的 React 新技能,这里有一些可以改进游戏的想法供你参考,这些功能的实现顺序的难度是递增的: 在游戏历史记录列表显示每一步的坐标 最后我的index.js为: import React from 'react'; import ReactDOM from 'react-dom'; import '. 'X' : 'O' // 1.在游戏历史记录列表显示每一步的坐标,格式为 (列号, 行号)。

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    python -文字版(下)

    上篇文章 python -文字版(上)电脑端下棋策略是随机的,有哪些位置可下棋,就随机选择一个位置; 实际中是不存这么傻的对手的,赋予电脑一个正常的智商还是很有必要的: 至少当对手下一步要赢了, = next_turn(turn) the_winner = winner(board) congrat_winner(the_winner,human,computer) 当然这只是针对这种步骤比较有限的 ; 要是五子,那么电脑需要计算的步骤就会比较多了,判断赢的情况也会更复杂了,感兴趣的可以思考一下五子游戏的实现; 棋盘采取那种数据结构? 下篇-python五子(上) 我的代码运行效果如下: ? ? x赢了 ? 具体棋盘实现和输赢判断实现下篇文章讲解。 (全文完)

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    基于python纯函数实现游戏

    1、定义全局变 '''全局变量: X 和 O 表示两方的棋子; EMPTY 表示位为空; TIE 表示平局; NUM_SQUARES 表示有 9 个位 ''' X = "X" O = if winner(board) == computer: # 计算机能获胜 print(move) return move # 如果计算机在该位行不能获胜, board[move] = EMPTY (board) == human: # 在该位玩家行棋后将获胜 print(move) return move # 玩家不能获胜,不行至此 board[move] = EMPTY # 没有能使行双方立决胜负的位 3、定义主函数 def main(): display_instruct() # 显示游戏操作指南 computer, human = pieces() # 决定谁先行 turn = X # 先行方执子 玩家行 move = human_move(board, human) # 玩家的行位置 board[move] = human # 更新棋盘 else: # 轮到电脑行 move = computer_move

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    组合游戏系列5: 、五子AlphaGo Zero 算法实战

    在本篇中,我们在已有的N子OpenAI Gym 环境中用Pytorch实现一个简化版的AlphaGo Zero算法。 第一篇: Leetcode中的Minimax 和 Alpha Beta剪枝 第二篇: Leetcode系列题解和Minimax最佳策略实现 第三篇: 、五子的OpenAI Gym GUI环境 第四篇: AlphaGo Zero 强化学习算法原理深度分析 第五篇: 、五子AlphaGo Zero 算法实战 ? 如下图 s0 到 s5 是某次的对弈。最终结局是先手黑棋玩家赢,即对于黑棋玩家 z = +1。 从上一篇文章已知,游戏节点的数量随着参数而指数级增长,举例来说,(k=3,m=n=3)的状态数量是5478,k=3,m=n=4时是6035992 ,k=m=n=4时是9722011 。

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