>_<:太多啦,感觉用英语说的太慢啦,没想到一年做的东西竟然这么多.....接下来要加速啦! >_<:注意这里必须用MFC和前面的Win32不一样啦! >_<:这也是第一次出现MFC游戏,其框架和逻辑的写法和Win32有很大的区别,建议先看一下MFC的基础再理解代码: >_<:TicTac.h #define EX 1 //该点左鼠标 #define OH 2 //该点右鼠标 class CMyApp : public CWinApp { public: v…

一.游戏简介 井字棋是一款世界闻名的游戏,不用我说,你一定知道它的游戏规则. 这款游戏简单易学,玩起来很有意思,不过已经证明出这款游戏如果两个玩家都足够聪明的话, 是很容易无法分出胜负的,即我们得到的结果是平局. 我们的项目,就是井字棋游戏的升级版!游戏有九个小棋盘,每个棋盘构成了整体布局的一部分,要想获得游戏的胜利,你要把握整个局势才行! 二.亮点 创新 传统的井字棋只有九个格,玩法简单,但是变化也相当有限.初玩者很容易被这新颖的游戏吸引住,但是玩了一段时间后,很容易摸出规律,很轻松达到不败的…

在 强化学习实战 | 表格型Q-Learning玩井字棋(三)优化,优化 中,我们经过优化和训练,得到了一个还不错的Q表格,这一节我们将用pygame实现一个有人机对战,机机对战和作弊功能的井字棋游戏.至于胜率统计这个功能,其实没有必要了--因为Q表格AI内战永远是平局.基本的pygame用法可以学习 Create a game with Pygame and Design Patterns 中的部分章节.总得来说就是逐帧绘制,循环刷新.项目地址:码云. 机机对战 Q表格 vs Q表格 点开 C…

在文章 强化学习实战 | 自定义Gym环境 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--井字棋.回想一下井字棋游戏: 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 终局的条件是:任意行 / 列 / 对角 占满了相同的占位符 or 场上没有空位可以占位 从单个玩家的视角看,…

1. 游戏思路和流程图 实现功能,现实生活中的井字棋玩法 游戏流程图 2. 使用模块和游戏提示 import random def game_info(): print('欢迎来到井字棋游戏') print('输入数字1~9进行下棋') 3. 棋盘显示 def display_board(checkerboard): '''棋盘显示''' print(' '.join(checkerboard[6:9])) print(' '.join(checkerboard[3:6])) print(' '…

据说有一个能保证不败的算法.明天看看先再写个PVC版的. 正题.今天无聊写了个井字棋游戏,顺便逐渐让自己习惯良好的代码风格,放上来给新手学习学习. jzq2.cpp /* N字棋游戏PVP版,DOS版 本棋盘可扩充,仅仅需调整检測条件就可以,其它接口不需改变. 非人机对战型.PVP类型; @author:天下无双 @date:2014-5-25 @version:1.0 */ #include <iostream> #include <string> #define INVALID…

最近沉迷于<NetHack>.<DCSS>等字符游戏,对其很感兴趣,于是用C语言写了个字符界面的井字棋小游戏.欢迎大家指教. 编写时遇到了一些问题,我原先准备用循环,直到读取到正确的输入.可该死的getchar函数,在读取后,又把回车又传给下次循环,我不得不对其进行处理. 设定井字棋的AI时,有个有趣的地方就是,先下四个角比先下中心优势更大,这违背了我以前的直觉. 1 #include <stdio.h> 2 #include <ctype.h> 3 #in…

在 强化学习实战 | 自定义Gym环境之井子棋 中,我们构建了一个井字棋环境,并进行了测试.接下来我们可以使用各种强化学习方法训练agent出棋,其中比较简单的是Q学习,Q即Q(S, a),是状态动作价值,表示在状态s下执行动作a的未来收益的总和.Q学习的算法如下: 可以看到,当agent在状态S,执行了动作a之后,得到了环境给予的奖励R,并进入状态S'.同时,选择最大的Q(S', a),更新Q(S, a).所谓表格型Q学习,就是构建一个Q(S, a)的表格,维护所有的状态动作价值. 一个很好的…

在 强化学习实战 | 表格型Q-Learning玩井字棋(一)中,我们构建了以Game() 和 Agent() 类为基础的框架,本篇我们要让agent不断对弈,维护Q表格,提升棋力.那么我们先来盘算一下这几个问题: Q1:作为陪练的一方,策略上有什么要求吗? A1:有,出棋所导致的状态要完全覆盖所有可能状态.满足此条件下,陪练的棋力越强(等同于环境越严苛),agent训练的效果越好.AlphaGo的例子告诉我们,陪练的策略也是可以分阶段调整的:前期先用人类落子的预测模型当陪练,中后期让agent…

17.2 Design an algorithm to figure out if someone has won a game oftic-tac-toe. 这道题让我们判断玩家是否能赢井字棋游戏,有下面几点需要考虑: 1. 判断是否能赢hasWon函数是调用一次还是多次,如果是多次,我们可能为了优化而需要加入一些预处理. 2. 井字棋游戏通常是3x3的大小,我们是否想要实现NxN的大小? 3. 我们需要在代码紧凑,执行速度和代码清晰之间做出选择. #include <iostream> #…