python实现2048小游戏
2048的python实现。修改自某网友的代码,解决了原网友版本的两个小bug:
1. 原版游戏每次只消除一次,而不是递归消除。如 [2 ,2 ,2 ,2] 左移动的话应该是 [4, 4, 0, 0] , 而不是[8 , 0 , 0 ,0]
2. 对游戏结束的侦测有bug,已经改正。
2048game.py
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Jul 1 14:15:39 2014 @author: kelvin """ import random class game2048: totalScore = 0 v = [[2, 8, 8, 2], [4, 2, 4, 8], [2, 4, 2, 0], [4, 2, 4, 0]] ''' v = [[0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0]] ''' def __init__(self): for i in range(4): self.v[i] = [random.choice([0,0,0,2,2,4]) for x in range(4)] def display(self): print('{0:4} {1:4} {2:4} {3:4}'.format(self.v[0][0], self.v[0][1], self.v[0][2], self.v[0][3])) print('{0:4} {1:4} {2:4} {3:4}'.format(self.v[1][0], self.v[1][1], self.v[1][2], self.v[1][3])) print('{0:4} {1:4} {2:4} {3:4}'.format(self.v[2][0], self.v[2][1], self.v[2][2], self.v[2][3])) print('{0:4} {1:4} {2:4} {3:4}'.format(self.v[3][0], self.v[3][1], self.v[3][2], self.v[3][3])) print('得分为:{0:4}'.format(self.totalScore)) print('游戏是否结束:{0:4}'.format(self.isOver())) #重新排列 def align(self,vList, direction): for i in range(vList.count(0)): vList.remove(0) zeros = [0 for x in range(4-len(vList))] if direction == 'left': vList.extend(zeros) else: vList[:0] = zeros #将相同的元素相加,返回新增积分 def addSame(self,vList, direction): increment=0 if direction == 'left': for i in [0,1,2]: if vList[i]==vList[i+1] and vList[i+1]!=0: vList[i] *= 2 vList[i+1] = 0 increment += vList[i] else: for i in [3,2,1]: if vList[i]==vList[i-1] and vList[i-1]!=0: vList[i] *= 2 vList[i-1] = 0 increment += vList[i] return increment #处理行和方向,返回新增积分 def handle(self, vList, direction): self.align(vList, direction) increment = self.addSame(vList, direction) self.align(vList, direction) self.totalScore += increment #直接加到总值 return increment #判断游戏是否结束 def judge(self): if self.isOver(): print('你输了,游戏结束!') return False else: if self.totalScore >= 2048: print('你赢了,游戏结束!但是你还可以继续玩。') return True #判断游戏是否真正结束 def isOver(self): N = self.calcCharNumber(0) if N!=0: return False else: for row in range(4): flag = self.isListOver(self.v[row]) if flag==False: return False for col in range(4): # 将矩阵中一列复制到一个列表中然后处理 vList = [self.v[row][col] for row in range(4)] flag = self.isListOver(vList) if flag==False: return False return True #判断一个列表是否还可以合并 def isListOver(self, vList): for i in [0,1,2]: if vList[i]==vList[i+1] and vList[i+1]!=0: return False return True def calcCharNumber(self, char): n = 0 for q in self.v: n += q.count(char) return n def addElement(self): # 统计空白区域数目 N N = self.calcCharNumber(0) if N!=0: # 按2和4出现的几率为3/1来产生随机数2和4 num = random.choice([2, 2, 2, 4]) # 产生随机数k,上一步产生的2或4将被填到第k个空白区域 k = random.randrange(1, N+1) #k的范围为[1,N] n = 0 for i in range(4): for j in range(4): if self.v[i][j] == 0: n += 1 if n == k: self.v[i][j] = num return def moveLeft(self): self.moveHorizontal('left') def moveRight(self): self.moveHorizontal('right') def moveHorizontal(self, direction): for row in range(4): self.handle(self.v[row], direction) def moveUp(self): self.moveVertical('left') def moveDown(self): self.moveVertical('right') def moveVertical(self, direction): for col in range(4): # 将矩阵中一列复制到一个列表中然后处理 vList = [self.v[row][col] for row in range(4)] self.handle(vList, direction) # 从处理后的列表中的数字覆盖原来矩阵中的值 for row in range(4): self.v[row][col] = vList[row] #主要的处理函数 def operation(self): op = input('operator:') if op in ['a', 'A']: # 向左移动 self.moveLeft() self.addElement() elif op in ['d', 'D']: # 向右移动 self.moveRight() self.addElement() elif op in ['w', 'W']: # 向上移动 self.moveUp() self.addElement() elif op in ['s', 'S']: # 向下移动 self.moveDown() self.addElement() else: print('错误的输入。请输入 [W, S, A, D] 或者是其小写') #开始 print('输入:W(上移) S(下移) A(左移) D(右移), press <CR>.') g =game2048() flag = True while True: g.display() flag = g.judge() g.operation() flag = g.judge()
演示图
以上所述就是本文的全部内容了,希望大家能够喜欢。

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PHPとPythonには独自の利点と短所があり、選択はプロジェクトのニーズと個人的な好みに依存します。 1.PHPは、大規模なWebアプリケーションの迅速な開発とメンテナンスに適しています。 2。Pythonは、データサイエンスと機械学習の分野を支配しています。

CentOSシステムでのPytorchモデルの効率的なトレーニングには手順が必要であり、この記事では詳細なガイドが提供されます。 1。環境の準備:Pythonおよび依存関係のインストール:Centosシステムは通常Pythonをプリインストールしますが、バージョンは古い場合があります。 YumまたはDNFを使用してPython 3をインストールし、PIP:sudoyumupdatepython3(またはsudodnfupdatepython3)、pip3install-upgradepipをアップグレードすることをお勧めします。 cuda and cudnn(GPU加速):nvidiagpuを使用する場合は、cudatoolをインストールする必要があります

PythonとJavaScriptには、コミュニティ、ライブラリ、リソースの観点から、独自の利点と短所があります。 1)Pythonコミュニティはフレンドリーで初心者に適していますが、フロントエンドの開発リソースはJavaScriptほど豊富ではありません。 2)Pythonはデータサイエンスおよび機械学習ライブラリで強力ですが、JavaScriptはフロントエンド開発ライブラリとフレームワークで優れています。 3)どちらも豊富な学習リソースを持っていますが、Pythonは公式文書から始めるのに適していますが、JavaScriptはMDNWebDocsにより優れています。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

Pytorch GPUアクセラレーションを有効にすることで、CentOSシステムでは、PytorchのCUDA、CUDNN、およびGPUバージョンのインストールが必要です。次の手順では、プロセスをガイドします。CUDAおよびCUDNNのインストールでは、CUDAバージョンの互換性が決定されます。NVIDIA-SMIコマンドを使用して、NVIDIAグラフィックスカードでサポートされているCUDAバージョンを表示します。たとえば、MX450グラフィックカードはCUDA11.1以上をサポートする場合があります。 cudatoolkitのダウンロードとインストール:nvidiacudatoolkitの公式Webサイトにアクセスし、グラフィックカードでサポートされている最高のCUDAバージョンに従って、対応するバージョンをダウンロードしてインストールします。 cudnnライブラリをインストールする:

DockerはLinuxカーネル機能を使用して、効率的で孤立したアプリケーションランニング環境を提供します。その作業原則は次のとおりです。1。ミラーは、アプリケーションを実行するために必要なすべてを含む読み取り専用テンプレートとして使用されます。 2。ユニオンファイルシステム(UnionFS)は、違いを保存するだけで、スペースを節約し、高速化する複数のファイルシステムをスタックします。 3.デーモンはミラーとコンテナを管理し、クライアントはそれらをインタラクションに使用します。 4。名前空間とcgroupsは、コンテナの分離とリソースの制限を実装します。 5.複数のネットワークモードは、コンテナの相互接続をサポートします。これらのコア概念を理解することによってのみ、Dockerをよりよく利用できます。

CentOSでPytorchバージョンを選択する場合、次の重要な要素を考慮する必要があります。1。CUDAバージョンの互換性GPUサポート:NVIDIA GPUを使用してGPU加速度を活用したい場合は、対応するCUDAバージョンをサポートするPytorchを選択する必要があります。 NVIDIA-SMIコマンドを実行することでサポートされているCUDAバージョンを表示できます。 CPUバージョン:GPUをお持ちでない場合、またはGPUを使用したくない場合は、PytorchのCPUバージョンを選択できます。 2。PythonバージョンPytorch

MINIOオブジェクトストレージ:CENTOSシステムの下での高性能展開Minioは、Amazons3と互換性のあるGO言語に基づいて開発された高性能の分散オブジェクトストレージシステムです。 Java、Python、JavaScript、Goなど、さまざまなクライアント言語をサポートしています。この記事では、CentosシステムへのMinioのインストールと互換性を簡単に紹介します。 Centosバージョンの互換性Minioは、Centos7.9を含むがこれらに限定されない複数のCentosバージョンで検証されています。

NGINXのインストールをインストールするには、次の手順に従う必要があります。開発ツール、PCRE-Devel、OpenSSL-Develなどの依存関係のインストール。 nginxソースコードパッケージをダウンロードし、それを解凍してコンパイルしてインストールし、/usr/local/nginxとしてインストールパスを指定します。 nginxユーザーとユーザーグループを作成し、アクセス許可を設定します。構成ファイルnginx.confを変更し、リスニングポートとドメイン名/IPアドレスを構成します。 nginxサービスを開始します。依存関係の問題、ポート競合、構成ファイルエラーなど、一般的なエラーに注意する必要があります。パフォーマンスの最適化は、キャッシュをオンにしたり、ワーカープロセスの数を調整するなど、特定の状況に応じて調整する必要があります。
