本文为大家分享了python实现井字棋小游戏，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 之前从图书馆借了一本python游戏编程，看了前面几章后就没怎么看了，晚上突然想看看，然后跟着教程写个游戏的。最后就有了这个井字棋的诞生，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井字棋，一局都没赢，真的是很无奈了，比不过比不过。 因为井字棋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 ,则跳出循环 if not playAgain(): break 上述所有代码实现了井字棋的人机对战，整合起来就可以玩了，反正我是没有下赢过的。
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 ，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棋的坐标，格式为 (列号, 行号)。 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棋的坐标，格式为 (列号, 行号)。
整合腾讯在社交娱乐及游戏体验方面的技术能力，满足玩家对游戏内即时通信和语音互动的社交刚性需求
本文实例为大家分享了Python实现井字棋小游戏的具体代码，供大家参考，具体内容如下 import os def print_board(board): print(board['TL'] + '
井字棋，英文名叫Tic-Tac-Toe，是一种在3*3格子上进行的连珠游戏，和五子棋类似，由于棋盘一般不画边框，格线排成井字故得名。 游戏的难点在于，如何判断连接成了一条线；横、竖、斜三个方向； 游戏的代码： #! ' __author__ = 'wuluo' __version__ = '1.0.0' __company__ = u'重庆交大' __updated__ = '2019-04-13' # 创建井字棋的程序 def initBoard(): global board # 调用全局的board board = [None] * 3 print("井字棋：") for i in range(len(board )): board[i] = ["+ "] * 3 # 打印井字棋的程序 def printBoard(): global board for i in range(len(board)):
coding: utf-8 -*- import os import sys #棋盘模块 def model(dictionary,serial=False): if serial: print('-(初版)井字棋游戏 ,输入棋号进行对战,') print('对应棋号为第一行:a1-a2-a3',end=',') print('对应棋号为第二行:b1-b2-b3',end=',') print('对应棋号为第三行:c1 =-1: main() else: print('-游戏结束-') return #判断获胜情况 #dictionary:棋盘信息 def forResult(dictionary): dicts= dict else: axle =('a1','a3','b2','c1','c3') # 四个角和中间的数特殊判断 条件1 axle_fang=False #特殊棋号需要多加一种可能性 for x in axle ] == 'x' else 2 # 拆分棋号 splitStr0,splitStr1,普通棋号只需判断俩种a俩种可能,上下-左右间的位置 splitStr0,splitStr1 = string[0],
用python实现的一个井字棋游戏，供大家参考，具体内容如下 #Tic-Tac-Toe 井字棋游戏 #全局常量 X="X" O="O" EMPTY=" " #询问是否继续 def ask_yes_no( computer_move(board,computer,human) board[move]=computer display_board(board) turn=next_turn(turn) #转换角色 #游戏结束输出输赢或和棋信息 \n") elif the_winner=="TIE": print("平局，游戏结束\n") main() input("按任意键退出游戏") 以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助。
1、定义全局变 '''全局变量： X 和 O 表示两方的棋子; EMPTY 表示棋位为空； TIE 表示平局； NUM_SQUARES 表示有 9 个棋位 ''' X = "X" O = return moves def winner(board): '''判定游戏获胜者。''' (board) == human: # 在该棋位玩家行棋后将获胜 print(move) return move # 玩家不能获胜，不行棋至此 board[move] = EMPTY # 没有能使行棋双方立决胜负的棋位 3、定义主函数 def main(): display_instruct() # 显示游戏操作指南 computer, human = pieces() # 决定谁先行棋 turn = X # 先行棋方执子 玩家行棋 move = human_move(board, human) # 玩家的行棋位置 board[move] = human # 更新棋盘 else: # 轮到电脑行棋 move = computer_move
但是写的东一榔头西一棒槌的，不适合新手入门，所以我还是建议大家可以先去看看阮一峰大神的React博客或者某硅谷的网课，这个网课讲的很详细，甚至详细到有些啰嗦，我大概是用20天把网课看完，然后再看的官方文档，把这个小游戏做一下 游戏预览： 准备工作： 确保你安装了较新版本的 Node.js。 这样你就可以在浏览器中看见一个空的井字棋的棋盘了。
井字棋盘看起来像一个大的井字符号（#），有9 个空格，可以包含X、O 或 关于落子问题 由于只能采用键盘输入，所以需要对棋盘进行坐标表示； 即直接用1-9个9个数字来表示位置， 7|8|9 -+-+- 因此，井字棋的计算机算法计算最佳落子位置的顺序如下： 1 直接落子获胜 2 阻止玩家获胜 3 在角上落子 4 在中心落子 5 在边上落子 游戏流程 1、开始 2、选子 X或者 O 3、随机先手 4、轮流下棋 5、是否分出胜负 5.1 分出胜负 跳到6 5.2 未分出胜负 跳到4 6、再来一局 6.1是， 跳到2 6.2否， 退出 游戏代码： import random computerLetter == 'X': playerLetter == 'O' else: playerLetter == 'X' '''先判断电脑方能否通过一次落子直接获得游戏胜利
上篇文章 python 井字棋-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， 完整代码 想要做的更好，可以自己修改提示说明，玩法说明等等 import random def display_instruct(): print("游戏规则") def new_board = next_turn(turn) the_winner = winner(board) congrat_winner(the_winner,human,computer) 当然这只是针对井字棋这种步骤比较有限的棋 ； 要是五子棋，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棋游戏的实现； 棋盘采取那种数据结构？ 下篇-python五子棋（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)
在本篇中，我们在已有的N子棋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: 井字棋Leetcode系列题解和Minimax最佳策略实现 第三篇: 井字棋、五子棋的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: 井字棋、五子棋AlphaGo Zero 算法实战 ? 一次完整的对弈 一次完整的AI对弈就是从初始局面迭代play直至游戏结束，对弈生成的数据是一系列的 。 如下图 s0 到 s5 是某次井字棋的对弈。 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，井字棋（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 。
python井字棋游戏虽然看上去非常简陋，但是却非常值得学习。 先看怎么玩的： 1.显示规则说明，这里写上游戏玩法说明，以及如何判断胜负等等。 2.决定谁先走。 ? 3.打印棋盘。 ? 4.玩家行棋，电脑自动行棋（这里没有采用算法计算，只是自动随机下空的位置） ? ? ? 5.判断结果，祝贺玩家。 ? ---- 上面是玩的过程，用代码该如何写呢？
问题描述 A 和 B 在一个 3 x 3 的网格上玩井字棋。 井字棋游戏的规则如下： 玩家轮流将棋子放在空方格 (" ") 上。 只要有 3 个相同的（非空）棋子排成一条直线（行、列、对角线）时，游戏结束。 如果所有方块都放满棋子（不为空），游戏也会结束。 游戏结束后，棋子无法再进行任何移动。 如果游戏存在获胜者（A 或 B），就返回该游戏的获胜者；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"。 你可以假设 moves 都 有效（遵循井字棋规则），网格最初是空的，A 将先行动。 " 示例 3： 输入：moves = [[0,0],[1,1],[2,0],[1,0],[1,2],[2,1],[0,1],[0,2],[2,2]] 输出："Draw" 输出：由于没有办法再行动，游戏以平局结束
强化学习实战 | 自定义Gym环境之井字棋 在文章 中 ，我们了解了一个简单的环境应该如何定义，并使用 print 简单地呈现了环境。在本文中，我们将学习自定义一个稍微复杂一点的环境——井字棋。 回想一下井字棋游戏： 这是一个双人回合制博弈游戏，双方玩家使用的占位符是不一样的（圈/叉），动作编写需要区分玩家 双方玩家获得的终局奖励是不一样的，胜方+1，败方-1（除非平局+0），奖励编写需要区分玩家 场上没有空位可以占位 从单个玩家的视角看，当前状态 s 下采取动作 a 后，新的状态 s_ 并不是后继状态，而是一个等待对手动作的中间状态，真正的后继状态是对手动作之后产生的状态 s'（除非采取动作 a 后游戏直接结束 ），如下图所示： 除了游戏本身的机制，考虑到与gym的API接口格式的契合，通过外部循环控制游戏进程是较方便的，所以env本身定义时不必要编写控制游戏进程 / 切换行动玩家的代码。 本文不打算深入研究，只借助rendering中基本的线条 / 方块 / 圆圈呈现环境（更生动的游戏表现我们完全可以通过pygame来实现）。
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中，你可以假设以下这些规则一定成立： 1 . 每一步棋都是在棋盘内的，并且只能被放置在一个空的格子里； 2 . 一旦游戏中有一名玩家胜出的话，游戏将不能再继续； 3 . 找出井字棋的获胜者（位运算） 程序员面试金典 - 面试题 16.04. 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<vector<int>> R; vector<vector<int>> C;
我过了带模拟 我好快乐 我是快乐的小熊软糖 题目链接 吉首大学新生赛的带模拟 下井字棋问自己两步能不能赢 其实也不算很大233 代码长度3185 生涯之耻（不是 注释应该蛮清楚的（挠头 要注意的一点是如果初始局面自己已经获胜了
•作者：陈大鱼头•github： KRISACHAN[1] 前言 不知道大家小时候有没有玩过一款游戏叫『井字棋』的。 它长这样： ? （我赢了，快夸我 ~o(´^｀)o） 上面的就是本次文章的最终结果，一个用纯CSS实现的AI井字棋游戏，Mmmm，虽然看起来有点蠢。。。 那么我们回到井字棋来。 我们棋盘的每个格子会有三种状态，一个是初始时，一个是我方落子，另一个是电脑落子。 参考资料 1.纯 CSS 井字棋：并不神秘的 CSS AI 编程之旅[2] 后记 如果你、喜欢探讨技术，或者对本文有任何的意见或建议，你可以扫描下方二维码，关注微信公众号“ 鱼头的Web海洋 ”，随时与鱼头互动 References [1] KRISACHAN: https://github.com/KRISACHAN [2] 纯 CSS 井字棋：并不神秘的 CSS AI 编程之旅: https://www.ibm.com
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。 如果运行井字棋（思考）所需的时间是 1，那么不同的游戏相关运行时间大致如下： 四目：1.80 * 10^16 **Othello (黑白棋)**：3.81 * 10^52 五目 - 五子棋：1.77 * 10^64 国际象棋：1.28 * 10^118 **围棋 (Weiqi)**：1.87 * 10^354 打个比方，你移动一根（正常）头发的长度，完全解决了井字棋，然后移动另一个头发并重复，这时有人解决四目游戏 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。 一个完整的井字棋深度优先搜索的简单 AI 案例，请戳这里。
javascript" src="sxcjs/dom.js"></script> <script type="text/javascript" src="sxcjs/event.<em>js</em>"></script 斗兽棋游戏规则 ： 先点击翻开棋子 红棋先走 每次只能走一格. ev.addEvent(drag,"mousedown",mDown);//让棋子可拖动 } var s_left=0; var s_top=0; var z=1000; //判断游戏规则函数 =0){isOver(drag);} //已走过棋了 else{ if(sx==0){alert("请让红棋先走")}//初始为红棋先走 else{alert("你已经走过了吧")} drag.style.left2.3K60
在本教程中，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。此外，代理人赢得游戏将获得一定奖励，这鼓励它在游戏中学习更好的策略。 MDP 通常包括有： 一组有限的动作 A（在游戏面板上所有可以放置标记的位置） 一组有限的状态 S（游戏面板上的所有可能情形） 一种奖励函数 R(s,a) 转移函数 T(s,a,s') 转换函数给出了在执行动作 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。 ? 本教程中奖励函数 R(s,a) 将非常简单： 如果代理在状态 s 执行一个操作 ,最终赢得游戏，那么 R(s,)=1. 如果代理在状态 s 执行一个操作 ,最终输了游戏，那么 R(s,)=-1. 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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