Spielstrategiebaum
In diesem und zukünftigen Beiträgen werde ich zur Verdeutlichung Screenshots von Jupyter Noterbook hinzufügen. Der GitHub-Link hilft Ihnen bei Bedarf, den Code zu finden.
Mit Klassen und Matrizen können Sie die Datenstruktur in jeder Sprache manövrieren. Jupyter Noterbook ermöglicht das Schreiben umfangreicher und genauer Algorithmen ohne die IDLE-Umgebung.
Ein Strategiebaum wird benötigt für:
- Scheitelpunkte von Varianten eines Matrixspiels erstellen – die Aufgabe, anhand der Ausgangsdaten die optimale Gewinnstrategie zu finden
- Optimieren Sie von Spiel zu Spiel den Strategiebaum, um die Gewinne mit Ihrem Gegner zu maximieren
- Das Lösen einer solchen „abstrakten“ Klasse von Problemen hilft, in Matrixmuster und die Besonderheiten der Arbeit mit ihnen einzutauchen. Und es macht Spaß!
In den Screenshots zeige ich nur eine systematische Struktur; Sie müssen den Variablen und Daten keine detaillierte Aufmerksamkeit schenken. Die Generierung der Scheitelpunktkomponenten wird für jede Ebene des Diagramms separat erstellt. Sequentielles Füllen eines dynamischen Arrays in Python.
Sehen wir uns das Ergebnis an (es ist besser, das Thema selbst im Internet zu lesen und sich das Beispiel auf meinem Blog anzusehen): Indem wir das Spiel von Scheitelpunkt zu Scheitelpunkt optimieren, finden wir eine Gewinnstrategie und den Weg von den Scheitelpunkten dorthin .
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSpielstrategiebaum. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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Python vs. C: Lernkurven und Benutzerfreundlichkeit
Apr 19, 2025 am 12:20 AM
Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.
Python lernen: Ist 2 Stunden tägliches Studium ausreichend?
Apr 18, 2025 am 12:22 AM
Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.
Python vs. C: Erforschung von Leistung und Effizienz erforschen
Apr 18, 2025 am 12:20 AM
Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.
Python vs. C: Verständnis der wichtigsten Unterschiede
Apr 21, 2025 am 12:18 AM
Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.
Welches ist Teil der Python Standard Library: Listen oder Arrays?
Apr 27, 2025 am 12:03 AM
PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.
Python: Automatisierung, Skript- und Aufgabenverwaltung
Apr 16, 2025 am 12:14 AM
Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.
Python für wissenschaftliches Computer: Ein detailliertes Aussehen
Apr 19, 2025 am 12:15 AM
Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.
Python für die Webentwicklung: Schlüsselanwendungen
Apr 18, 2025 am 12:20 AM
Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
