先来了解一下关于Tic Tac Toe游戏,其实Tic Tac Toe(井字棋)是一种简单而受欢迎的纸笔游戏,也被称为井字游戏。井字棋游戏是一个简单而又经典的二人对弈游戏,玩家和计算机轮流在一个3x3的棋盘上下棋,目标是将自己的棋子连成一条线,可以是水平、垂直或对角线。如果棋盘填满而无法形成连线,则游戏以平局结束。本文将使用Python语言来编写一个简单的Tic Tac Toe游戏,让大家可以在终端中玩这个经典的游戏。
两人轮流在印有九格方盘上划“X”或“O”字, 谁先把三个同一记号排成横线、直线、斜线, 即是胜者)。 以下是这个游戏的一个案例:
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。
用字符串数组作为井字游戏的游戏板 board。当且仅当在井字游戏过程中,玩家有可能将字符放置成游戏板所显示的状态时,才返回 true。
设计一个算法,判断玩家是否赢了井字游戏。输入是一个 N x N 的数组棋盘,由字符" ",“X"和"O"组成,其中字符” "代表一个空位。
先信守承诺,公布一下Tally-Ho牌背图案的非对称性秘密,我大胆揣测这一定是有意为之。因为如果想做到对称,像素级别的成立,对于这种级别的印刷厂,和这个规模的印刷品来说,应该是必须的。而出现这样的不对称,唯一的可能就是设计图的阶段就埋下了这个彩蛋。我们来看图:
给你一个数组 moves,其中每个元素是大小为 2 的另一个数组(元素分别对应网格的行和列),它按照 A 和 B 的行动顺序(先 A 后 B)记录了两人各自的棋子位置。
Tic-tac-toe is a two-player game that children often play to pass the time. The game is usually played using a 3-by-3 game board. Each player chooses a symbol to play with (usually an X or an O) and the goal is to be the first player to place 3 of their symbols in a straight line on the game board (either across a row on the board, down a column or along one of the two main diagonals).
当时还剩下最后一个问题,那就是,我们的策略一定能够得到平局结果吗?如果我们还想要得到C4范围内的棋局结果,还需要做哪些策略定制呢?
NUnit是一款堪与JUnit齐名的开源的回归测试框架,供.net开发人员做单元测试之用,可以从www.nunit.org网站上免费获得,最新版本是2.5。Mono 3.2 源码安装的,在/usr/bin/ 下面有2.4.8 版本: [azureuser@mono /]$ /usr/bin/nunit-console4 NUnit version 2.4.8 Copyright (C) 2002-2007 Charlie Poole. Copyright (C) 2002-2004 J
思路: 1. 由规则可知,”X”一定最先开始,所以当前局面存在”O”的个数大于”X”的个数为非法。 2. 其次,由于”X”和”O”轮流,因此,当前局面中”X”的个数要么和”O”相等,要么比”O”多一。 3. “O”在当前局面赢得比赛的情况下,上一轮的”X”一定不能赢得局面。 4. “O”在当前局面赢得比赛的情况下,上一轮的”X”没有赢得局面时,合法局面必须满足”O”的个数等于”X”的个数。 5. “X”在当前局面赢得比赛的情况下,意味着上一轮”O”没有赢得局面,合法局面下,”X”的个数正好比”O”的个数多一。
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(question): response=None; while response not in("y","n"): response=input(question).lower() return response #输入位置数字 def ask_number(question ,low,high): resp
TOML 文档在 Python 中表示为字典。TOML 文件中的所有表和子表都显示为嵌套字典
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。游戏需要的工具仅为纸和笔,然后由分别代表O和X的两个游戏者轮流在格子里留下标记(一般来说先手者为X),任意三个标记形成一条直线,则为获胜。
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Q-learning 是强化学习中的一种常见的算法,近年来由于深度学习革命而取得了很大的成功。本教程不会解释什么是深度 Q-learning,但我们将通过 Q-learning 算法来使得代理学习如何玩 tic-tac-toe 游戏。尽管它很简单,但我们将看到它能产生非常好的效果。
CSS Grid(网格) 布局使我们能够比以往任何时候都可以更灵活构建和控制自定义网格。Grid(网格) 布局使我们能够将网页分成具有简单属性的行和列。
作为一种新兴的深度学习技术,采用 DRL 面临着简单实现算法之外的诸多挑战,如训练数据集、环境、监测优化工具和精心设计的实验,以简化 DRL 技术的采用。考虑到机制与大多数传统的机器学习方法不同(DRL agent 尝试在给定环境中通过反复试验来完成任务),应用 DRL 更是困难。在这种情况下,环境和实验的稳健性在 DRL agent 开发的知识中起着最基本的作用。
作者:runzhiwang,腾讯 TEG 后台开发工程师 本文介绍一种跳点搜索算法 JPS 以及其四个优化算法,其寻路速度最快可是 A*算法的 273 倍。文中的 JPS-Bit 和 JPS-BitPrune 都支持动态阻挡。 1.引言 寻路算法用途众多,例如在游戏和地图中。A*算法已经众所周知,对于其优化也是层出不穷,然而性能并没有取得突破性进展。本文介绍 JPS 的效率、多线程、内存、路径优化算法。为了测试搜索算法的优化性能,实验中设置游戏场景使得起点和终点差距 200 个格子,需要寻路 1000
1. Facebook这周太热闹,因为开F8大会(视频回放在https://www.f8.com/)
深度优先搜索是种深度优先遍历树的算法,这意味着它递归地遍历树,在继续下一个分支前,遍历完当前分支。
很多同学对摄影有一个误区,认为想要拍出好看的照片必须单反加身,长焦、广角、微距镜头一个也不能少。所以每当自己拍出不好看的照片,往往会安慰自己说:“哎呀!没钱买单反,都是设备的锅啦~”。其实不然,只要掌握以下几种构图的方法,哪怕是手机也一样可以拍出很厉害的照片哦。
这一部分参考官网提供的文档[1],对 Gym 的运作方式进行简单的介绍。Gym 是一个用于开发和比较强化学习算法的工具包,其对「代理」(agent)的结构不作要求,还可以和任意数值计算库兼容(如 Tensorflow 和 Pytorch)。Gym 提供了一系列用于交互的「环境」,这些环境共享统一的接口,以方便算法的编写。
我们今天同样实现一个小游戏,这个小游戏非常有名,我想大家都应该玩过。它就是tic tac toe,我们打开chrome搜索一下就可以直接找到游戏了。
引言 寻路算法用途众多,例如在游戏和地图中。A*算法已经众所周知,对于其优化也是层出不穷,然而性能并没有取得突破性进展。本文介绍一种跳点搜索算法JPS以及其四个优化算法,其中三个优化是加速跳点的寻找,
Python的for循环是coder最常用的语句之一,如果只是简单地对容器循环遍历,那便会少了很多美好的体验。像下面这样:
2024-04-27:用go语言,在一个下标从 1 开始的 8 x 8 棋盘上,有三个棋子,分别是白色车、白色象和黑色皇后。
我们平常看到的搜索结果都是普普通通,并没有什么特别。但实际上有很多关键字会搜索出意想不到的结果,我们一起来看看有哪些有趣的搜索结果吧
对于小程序来说,OOP 与其说是增加了组织,不如说是增加了官僚主义。虽然有些语言,比如 Java,要求你将所有代码组织成类,但是 Python 的 OOP 特性是可选的。程序员可以在需要时利用类,或者在不需要时忽略它们。Python 核心开发人员 Jack Diederich 在 PyCon 2012 的演讲“停止编写类”(youtu.be/o9pEzgHorH0)中指出,在许多情况下,程序员编写类时,更简单的函数或模块会工作得更好。
Certainly, everyone is familiar with tic-tac-toe game. The rules are very simple indeed. Two players take turns marking the cells in a 3 × 3grid (one player always draws crosses, the other — noughts). The player who succeeds first in placing three of his marks in a horizontal, vertical or diagonal line wins, and the game is finished. The player who draws crosses goes first. If the grid is filled, but neither Xs, nor 0s form the required line, a draw is announced.
学校组织活动,将学生排成一个矩形方阵。 请在矩形方阵中找到最大的位置相连的男生数量。 这个相连位置在一个直线上,方向可以是水平的、垂直的、成对角线的或者反对角线的。 注:学生个数不会超过 10000。
写这篇文章已经拖了很久了,因为一直在准备后续的 Myers‘Diff之线性空间细化 。最初不知道是什么时候发现 DiffUtil 对比列表 item 数据进行局部刷新,git 文件对比都用到了这个算法。上个月刚好再一次看到了就想深入了解一下。但发现发现国内的博客和帖子,对这个算法的讲述内容比较少,每篇文章都讲述了作者自己认为重要的内容,所以有一个点搞不懂的话没法整体性的进行理解。刚开始我自己就有一个点没想清楚想了好几天,我觉得程序员不能怕算法,书读百遍其义自现,阅读算法代码也是如此,平时多思考偶尔的一点灵光出现会减少你死磕算法浪费的时间。
不必太纠结于当下,也不必太忧虑未来,当你经历过一些事情的时候,眼前的风景已经和从前不一样了。——村上春树
不管是做科学计算还是编写应用程序,都需要使用到一些基本的数据结构,比如列表,元组,字典等。
译者序:很久以前就知道了A*算法,但是从未认真读过相关的文章,也没有看过代码,只是脑子里有个模糊的概念。这次决定从头开始,研究一下这个被人推崇备至的简单方法,作为学习人工智能的开始。 这篇文章非常知名,国内应该有不少人翻译过它,我没有查找,觉得翻译本身也是对自身英文水平的锻炼。经过努力,终于完成了文档,也明白的A*算法的原理。毫无疑问,作者用形象的描述,简洁诙谐的语言由浅入深的讲述了这一神奇的算法,相信每个读过的人都会对此有所认识(如果没有,那就是偶的翻译太差了--b)。 原文链接:http://www.gamedev.net/reference/articles/article2003.asp以下是翻译的正文。(由于本人使用ultraedit编辑,所以没有对原文中的各种链接加以处理(除了图表),也是为了避免未经许可链接的嫌疑,有兴趣的读者可以参考原文。
如果可以用数学形式表示形状,则霍夫变换是一种检测任何形状的流行技术。即使形状有些破损或变形,也可以检测出形状。我们将看到它如何作用于一条线。
这是基本的要求。其实呢!提示我也没有去用,因为我采用的是完全的纯数学计算,用到了坐标的特点。比较暴力,代码快大,但是效率就是高。
图像边缘信息主要集中在高频段,通常说图像锐化或检测边缘,实质就是高频滤波。我们知道微分运算是求信号的变化率,具有加强高频分量的作用。在空域运算中来说,对图像的锐化就是计算微分。对于数字图像的离散信号,微分运算就变成计算差分或梯度。图像处理中有多种边缘检测(梯度)算子,常用的包括普通一阶差分,Robert算子(交叉差分),Sobel算子等等,是基于寻找梯度强度。拉普拉斯算子(二阶差分)是基于过零点检测。通过计算梯度,设置阀值,得到边缘图像。
Excel中有很多快捷键,能够让我们提高工作效率。其实,也有给单元格添加边框的快捷键,只是稍微复杂一些。
在网上刷的题目,难度还好,一些题目很有借鉴意义,收录了一些web方面的writeup,用来学习。有更好的解题思路欢迎留言。
在视频压缩标准过去三十多年的发展历程中,方向预测(angular intra prediction)因其较低的实现复杂度以及相对高效的编码增益,成为多项国际视频标准(如H.264/AVC,VP9,AVS1,HEVC等)中的关键编码技术。然而,随着设备终端计算能力的不断提高以及市场对视频压缩性能需求的持续增强,更高性能更精细的方向预测技术逐渐成为研究热点,并被成功推向多项视频编码标准。 本文分别以国际视频编码标准HEVC(High-Efficiency Video Coding)和正在制定过程中的VVC
📷 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from pywt import dwt2, idwt2 def put(path): #0是表示直接读取灰度图 img=cv2.imread(path, 0) #对img进行haar小波变换 cA,(cH,cV,cD)=dwt2(img,'haar') #小波变换之后,低频分量对应的图像: a=np.uint8(cA/np.m
“若P,则9”为真命题,是指由P通过推理可以得出q,,记作p>q,且称P为9的充分条件,q为P的必要条件。
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