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基于python实现Tic Tac Toe游戏

目录 前言 关于Tic Tac Toe游戏 游戏规则 Tic Tac Toe游戏具体实现 最后 前言 作为开发者,想必对各种小游戏的开发并不陌生,尤其是在学习编程语言的时候,实现经典的小游戏是一种常见的学习和练习方式...而井字棋(Tic Tac Toe)作为一种简单而又具有挑战性的策略游戏,成为许多开发者喜爱的项目。...关于Tic Tac Toe游戏 先来了解一下关于Tic Tac Toe游戏,其实Tic Tac Toe(井字棋)是一种简单而受欢迎的纸笔游戏,也被称为井字游戏。...本文将使用Python语言来编写一个简单的Tic Tac Toe游戏,让大家可以在终端玩这个经典的游戏。...Tic Tac Toe游戏具体实现 接下来就来开启本文的关键内容,通过使用Python来具体实现Tic Tac Toe游戏,这里分享的是一个基于Python的简化版Tic Tac Toe游戏,具体的示例代码如下所示

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在家隔离,不忘学习-三连棋游戏 Tic-tac-toe

三连棋游戏 Tic-tac-toe 两人轮流在印有九格方盘上划“X”或“O”字, 谁先把三个同一记号排成横线、直线、斜线, 即是胜者)。 以下是这个游戏的一个案例: ?...image 这个游戏的介绍可以参见: https://en.wikipedia.org/wiki/Tic-tac-toe Tic-tac-toe的TDD过程 首先是棋盘 需求1:可将棋子放在3*3棋盘上任何没有棋子的地方...isInstanceOf(RuntimeException.class) .hasMessage("Occupied"); } 然后是根据测试用例,在Tictactoe类实现...(1,1); assertThat(ticTactoe.nextPlayer()).isEqualTo('O'); } 为了能让上述用例通过,我们需要在Tictactoe 类引入...ticTactoe.play(3,3); //O assertThat(ticTactoe.play(3,2)).isEqualTo("DRAW"); //X } } 然后在play方法增加

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对称、群论与魔术(八)——魔术《tic tac toe的数学奇迹

今天我们来继续研究tic-tac-toe这个游戏Tic-tac-toe的博弈树分析 当时还剩下最后一个问题,那就是,我们的策略一定能够得到平局结果吗?...今天我们就来回答这个问题,先回顾一下视频: 视频1 tic-tac-toe的奇迹 //v.qq.com/txp/iframe/player.html?...用这个工具我们甚至可以去分析几乎所有的棋类游戏,复杂到围棋,简单到象棋,到我们今天讲的tic-tac-toe。...这是个复杂而庞大的议题,不过tic-tac-toe应该hai还是太简单了,以至于我们根据一下对称性,也就是叫等价棋局类的合并,可以在很有限的空间内,去穷举所有的棋局情况。...Tic-tac-toe的平局是怎么必现的? 最后我们来看下我们必然得到平局的游戏是怎么进行的。如果我们只是要D4的平局,那很简单,避开输的方法,剩下的再可赢的时候选择不赢即可。

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Python手写强化学习Q-learning算法玩井字棋

强化学习简介 强化学习是指代理在不同状态的环境,根据某种奖励函数来优化其行为的一门学科。在本教程,环境是 tic-tac-toe 游戏,它有明确定义的动作,代理必须决定选择哪些动作才能赢得游戏。...但是需要注意的是,对于 tic-tac-toe 游戏,我们确切地知道每个动作会做什么,所以我们不会使用转移函数。 ?...在 tic-tac-toe 游戏中,我们通过让代理与对手进行多场比赛来迭代更新 Q(s,a),用于更新 Q 的方程如下: ?...虽然由于 tic-tac-toe 游戏并不复杂,代理并没有获得高级智能,但是尝试这个方法可以学习如何实现 Q-learning 并了解它是如何工作的。...结语 本文首先介绍了马尔可夫决策过程以及如何在强化学习应用它。然后使用状态、行动、奖励函数来对 tic-tac-toe 游戏进行建模。

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LeetCode 348. 判定井字棋胜负(计数)

题目 请在 n × n 的棋盘上,实现一个判定井字棋(Tic-Tac-Toe)胜负的神器,判断每一次玩家落子后,是否有胜出的玩家。...在这个井字棋游戏中,会有 2 名玩家,他们将轮流在棋盘上放置自己的棋子。 在实现这个判定器的过程,你可以假设以下这些规则一定成立: 1 ....一旦游戏中有一名玩家胜出的话,游戏将不能再继续; 3 . 一个玩家如果在同一行、同一列或者同一斜对角线上都放置了自己的棋子,那么他便获得胜利。...来源:力扣(LeetCode) 链接:https://leetcode-cn.com/problems/design-tic-tac-toe 著作权归领扣网络所有。...井字游戏(计数) 记录每个人,每行、列、2对角线的棋子个数 class TicTacToe { vector> R; vector> C;

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深度优先搜索实现 AI 井字游戏

---- theme: fancy 原文链接 Tic Tac Toe AI with a Depth-First Search -- 作者 Ofek Gila 深度优先搜索是种深度优先遍历树的算法...图片来源 Wikipedia 它可以用来处理游戏,找到最佳移动位置或者简单实现谁赢得游戏的理想玩法。这种游戏 AI 最容易去实现,因为它不需要构建树。...需要注意的是,可以简单应用这个算法去玩 Misère or Anti Tic Tac Toe游戏,这个游戏很类似井字棋游戏,不过它的目标是求输。...当然,对于大型的游戏,比如四目和五目游戏,这将花费很长的时间。...这个故事的寓意是:虽然深度优先搜索可以被用来解决井字棋的游戏,但在更复杂的游戏中将会失败 - 我不信在玩四目游戏的时候,你会愿意让计算机思考很多年。

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使用Python面向对象做个小游戏

我们今天同样实现一个小游戏,这个小游戏非常有名,我想大家都应该玩过。它就是tic tac toe,我们打开chrome搜索一下就可以直接找到游戏了。 ?...课题 今天的课题就是使用Python编写一个不带UI界面的tic tac toe的小游戏。 这一次,游戏当中会涉及两方,所以我们需要有判断游戏胜负手的相关逻辑。...除此之外,由于涉及两个玩家,所以我们需要设计一个AI,让我们可以和电脑进行游戏。最后实现的效果差不多应该是这样的: ? 也就是在游戏一开始的时候,支持玩家选择参与游戏的两方。...游戏开始之后,双方交替行动,每次执行都会在屏幕上输出相应的具体信息,以及棋盘当前的情况。 ? 知识点 面向对象 tic tac游戏虽然简单,但是它涉及的内容还是挺多的。...在inner当中虽然可以访问到outer定义的参数和变量,但是它是不可以修改的。如果想要修改,需要使用nonlocal关键字声明这是一个外层变量。

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井字游戏(计数)

题目 设计一个算法,判断玩家是否赢了井字游戏。输入是一个 N x N 的数组棋盘,由字符" ",“X"和"O"组成,其中字符” "代表一个空位。...以下是井字游戏的规则: 玩家轮流将字符放入空位(" ")。 第一个玩家总是放字符"O",且第二个玩家总是放字符"X"。 "X"和"O"只允许放置在空位,不允许对已放有字符的位置进行填充。...当有N个相同(且非空)的字符填充任何行、列或对角线时,游戏结束,对应该字符的玩家获胜。 当所有位置非空时,也算为游戏结束。 如果游戏结束,玩家不允许再放置字符。...如果游戏存在获胜者,就返回该游戏的获胜者使用的字符(“X"或"O”); 如果游戏以平局结束,则返回 “Draw”; 如果仍会有行动(游戏未结束),则返回 “Pending”。...board.length == board[i].length <= 100 输入一定遵循井字棋规则 来源:力扣(LeetCode) 链接:https://leetcode-cn.com/problems/tic-tac-toe-lcci

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童年的游戏,Python一行代码就能玩

安装完之后我们可以使用python -m freegames list来查看所有的游戏列表 ?...Flappy Flappy这个游戏和之前非常火的Flappy bird十分类似 ? 只需要更换游戏名即可启动 python -m freegames.flappy ?...Tic Tac Toe 这个游戏我打赌你一定玩过,单击屏幕即可放置一个X或O,当三个同样的图案在一条直线上就赢了 python3 -m freegames.tictactoe ?...查看源码 还有更多的游戏这里就不再一一介绍,Turtle我们并不陌生,所以当我们玩游戏时应该思考开发者是怎样实现的。...使用下面的代码即可在当前目录下生成对应游戏的源码 python3 -m freegames copy snake 执行之后桌面就多了一个snake.py,打开就能查看游戏对应的逻辑 ?

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tensorflow_cookbook--preface

第3章,线性回归,重点是使用TensorFlow来探索各种线性回归技术,戴明,套索,脊,弹性网和逻辑回归。 我们演示如何在TensorFlow计算图中实现每个。        ...第6章,神经网络涵盖了如何在TensorFlow实现神经网络,从操作门和激活功能概念开始。然后我们显示一个浅层神经网络,并展示如何建立各种不同类型的图层。...我们通过教导TensorFlow通过神经网络方法来实现tic-tac-toe来结束本章。         第7章,自然语言处理,用TensorFlow说明了各种文本处理技术。...第8章,通过说明如何在具有卷积神经网络(CNN)的图像上使用神经网络来扩展我们对神经网络的知识。我们展示如何构建一个简单的CNN用于MNIST数字识别,并将其扩展到CIFAR-10任务的彩色图像。...我们通过解释和展示TensorFlow的stylenet /神经风格和深层梦想算法来结束本章。         第9章,循环神经网络解释了如何在TensorFlow实现复发神经网络(RNN)。

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