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 eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

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.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

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.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

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.

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.
