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python实现游戏

本文为大家分享了python实现游戏,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 ,则跳出循环 if not playAgain(): break 上述所有代码实现了的人机对战,整合起来就可以玩了,反正我是没有下赢过的。

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    python算法及代码

    棋盘看起来像一个大的字符号(#),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,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

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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, 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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    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 ? 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,(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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    Python|找出的获胜者

    问题描述 A 和 B 在一个 3 x 3 的网格上玩游戏的规则如下: 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

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    自定义Gym环境之

    强化学习实战 | 自定义Gym环境之 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——。 回想一下游戏: 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)。

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    二营长,快掏个CSS出来给我画个游戏

    •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『』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游戏,Mmmm,虽然看起来有点蠢。。。 那么我们回到来。 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 :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 :并不神秘的 CSS AI 编程之旅: https://www.ibm.com

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    深度优先搜索实现 AI 游戏

    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,这个游戏很类似游戏,不过它的目标是求输。 如果运行(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: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,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。 一个完整的深度优先搜索的简单 AI 案例,请戳这里。

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    Python手写强化学习Q-learning算法玩

    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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