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基于python实现Tic Tac Toe游戏

,因为通过编写游戏代码,我们可以锻炼自己的编程技巧,同时也能够加深对算法、逻辑和数据结构的理解。...关于Tic Tac Toe游戏 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。...Tic Tac Toe游戏具体实现 接下来就来开启本文的关键内容,通过使用Python来具体实现Tic Tac Toe游戏,这里分享的是一个基于Python的简化版Tic Tac Toe游戏,具体的示例代码如下所示...这里还是需要说明一下,实际的Tic Tac Toe游戏是需要更多的功能和复杂的算法来提供完整的游戏体验,所以这里的游戏只是一个bate版本,如果大家对这个游戏很感兴趣的话,你可以根据自己的需求和兴趣对我的这个示例代码进一步的扩展和改进...,具备“快速的开发交付”、“极高的运维效率”、“极低的资源成本”等优势特点,可以让业务更快上云,让用户用最小的运维投入享受云带来的便利性。

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    Python手写强化学习Q-learning算法玩井字棋

    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。...首先,我们将通过一些必要的背景知识来快速了解强化学习,然后我们将介绍 Q-learning 算法,最后我们将介绍如何通过它来使得一个代理学会玩 tic-tac-toe。...但是需要注意的是,对于 tic-tac-toe 游戏,我们确切地知道每个动作会做什么,所以我们不会使用转移函数。 ?...虽然由于 tic-tac-toe 游戏并不复杂,代理并没有获得高级智能,但是尝试这个方法可以学习如何实现 Q-learning 并了解它是如何工作的。...然后使用状态、行动、奖励函数来对 tic-tac-toe 游戏进行建模。

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    深度优先搜索实现 AI 井字游戏

    ---- theme: fancy 原文链接 Tic Tac Toe AI with a Depth-First Search -- 作者 Ofek Gila 深度优先搜索是种深度优先遍历树的算法...这种游戏 AI 最容易去实现,因为它不需要构建树。这种算法自下而上工作,无需重新检测任何结点,它通常使用递归函数和检查游戏是否结束的函数。...result)) { result = tempResult; } } } return result; } 上面递归方法 getGameResult 做了以下这些工作...简而言之,假设最大化两个玩家的结果。需要注意的是,可以简单应用这个算法去玩 Misère or Anti Tic Tac Toe游戏,这个游戏很类似井字棋游戏,不过它的目标是求输。...如果你想查看我的Connect Four AI(它比你在网上找到的任何其他的 AI 都要强大),请查看。 一个完整的井字棋深度优先搜索的简单 AI 案例,请戳这里。

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    两百行代码搞定!使用Python面向对象做个小游戏

    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。 ? 由于我们使用Python来实现,并且不会制作UI界面,所以不会这么好看。虽然不够好看,但是逻辑却是一样的。...并且和之前我们做的那些小游戏相比,今天做的这个游戏有一个非常大的特点就是非常适合设计AI。我们只需要用很简单的算法就可以做出一个还不错的ai来。当然我们循序渐进,先从最简单的游戏功能本身开始。...课题 今天的课题就是使用Python编写一个不带UI界面的tic tac toe的小游戏。 这一次,游戏当中会涉及两方,所以我们需要有判断游戏胜负手的相关逻辑。...这里我们先把AI算法的设计放一放,可以先做出随机选择的弱智AI。 游戏开始之后,双方交替行动,每次执行都会在屏幕上输出相应的具体信息,以及棋盘当前的情况。 ?...在这一次的项目当中,我们创建的是最简单的随机选择的AI,完全没有任何难度。在接下来的课题当中,我们将会使用一些ai算法,给它加上一些ai,让它变得聪明起来,甚至变得不可战胜。

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    对称、群论与魔术(八)——魔术《tic tac toe》中的数学奇迹

    今天我们来继续研究tic-tac-toe这个游戏。 Tic-tac-toe的博弈树分析 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?...今天我们就来回答这个问题,先回顾一下视频: 视频1 tic-tac-toe的奇迹 //v.qq.com/txp/iframe/player.html?...用这个工具我们甚至可以去分析几乎所有的棋类游戏,复杂到围棋,简单到象棋,到我们今天讲的tic-tac-toe。...这是个复杂而庞大的议题,不过tic-tac-toe应该hai还是太简单了,以至于我们根据一下对称性,也就是叫等价棋局类的合并,可以在很有限的空间内,去穷举所有的棋局情况。...Tic-tac-toe的平局是怎么必现的? 最后我们来看下我们必然得到平局的游戏是怎么进行的。如果我们只是要D4的平局,那很简单,避开输的方法,剩下的再可赢的时候选择不赢即可。

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    MIT、Microsoft 和 Allen AI 开源一套 AI 编程谜题(P3:Python 编程谜题)

    AI 中的编程竞赛问题可用于评估程序员处理人工任务的能力并测试当前算法的边界。因此来自麻省理工学院、微软研究院和艾伦人工智能研究所的一个研究团队开源了 Python 编程谜题 (P3)。...一些经典的谜题/问题是: 河内塔和国际象棋谜题(例如,骑士之旅和 n-皇后问题变体) 两人挑战,例如为 Tic-Tac-Toe、Rock-Paper-Scissors 和 Mastermind 寻找最佳策略或寻找一般和游戏的纳什均衡...这些问题不会增加知道任何答案关键偏差的负担,因为在不咨询答案关键的情况下评估候选答案是否有效很简单。...实验结果表明,人类程序员始终胜过 GPT-3 和枚举方法等 AI 求解器。例如,引导 GPT-3 解决了 60% 的难题,而新手和有经验的人类参与者分别为 76% 和 87%。...研究人员还发现了 AI 求解器性能与人类程序员难度之间的相关性。

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    蒙特卡洛树搜索算法(UCT): 一个程序猿进化的故事

    board game server board game client Tic Tac Toe board AI implementation of Tic Tac Toe 阿袁工作的第一天 -..."当前玩家是一个AI玩家(也就是对弈算法的使用者),怎么知道如何下子呢?这里需要许多的领域知识吧?"...阿袁工作的第2天 - 蒙特卡罗树搜索算法 - MonteCarlo Player 阿袁和阿静继续关于蒙特卡罗树搜索算法的讨论。...阿袁工作的第4天 - 蒙特卡罗树搜索 - Upper Confidence bound applied to Trees(UCT) - 信任度上限树算法 一开始,阿静就开始讲到。...阿袁工作的第5天 - 蒙特卡罗树搜索 - 图形化模拟 Upper Confidence bound applied to Trees(UCT) - 信任度上限树算法 阿袁今天做了一天功课,画了一些图来说明

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    MIT微软为AI量身打造了一套leetcode编程题

    现在请你举一反三:求解一个有1000个不连续“o”的字符串,用这种新形式如何描述呢? ? 正确答案: ? 下面是另外两道题目的描述示例。 动态规划—最长单调递增子序列问题: ?...该数据集题型非常全面:涉及不同难度、不同领域和不同算法工具等方面的题目。...有简单的字符串操作问题; 有经典如汉诺塔和国际象棋(例如,骑士游历算法和N皇后问题变体)等难题; 也有两人挑战寻找最佳策略的题型,如井字棋(Tic-Tac-Toe)、石头剪刀布、珠玑妙算Mastermind...因此,这种题目不会增加AI学习任何答案偏差的负担。 希望这个数据集可以开发出新的AI编程解决方案 不同AI求解器根据这些题目编程的效果如何呢?...上图表示人类和AI对各种题目的难度打分,按人类分数排序。人类的难度分数通过超出允许的最大解题时间的平均分数来衡量,AI的则是根据解题所需的尝试次数。

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    【AI PC端算法优化】五,常量阶最大值最小值滤波算法

    来为大家介绍一个之前看到的一个有趣的常量阶最大值最小值滤波算法,这个算法可以在对每个元素的比较次数不超过3次的条件下获得任意半径区域内的最大值或者最小值,也即是说可以让最大最小值滤波算法的复杂度和半径无关...算法介绍 普通实现的最大最小值滤波复杂度是非常高的,因为涉及到遍历的滑动窗口中的所有值然后求出这个窗口所有值的最大和最小值。...它介绍了一个最大最小值滤波的优化方法,使得这两个滤波器算法的复杂度可以和滤波半径无关。 3. 算法原理 算法的核心原理如下图所示: ?...算法伪代码 其实算法也是比较好理解的,即动态维护一个长度为(滤波窗口大小)的单调队列,然后可以在任意位置获取以当前点为结束点的滤波窗口中的最大值或者最小值。 4....我们最后可以发现整个最大最小值滤波的算法复杂度和滤波的半径没有任何关系,这确实是一个很优雅高效的算法。

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    又一位纯手工打造CPU的牛人,并汇编实现类Unix系统,支持文件系统

    CPU可以访问256字节的RAM,已经为其编写了功能齐全的Tic-Tac-Toe游戏。 到目前为止,正在构建第二个GR8CPU Rev3。...第一个CPU有很多有趣的工作要做:具有65536字节的内存,改进的算法和设计上更高的速度,该CPU是有史以来最复杂的面包板CPU。 ? 最早效果: ?...(3)动态内存分配,当前大小最大为8 KB。 (4)真正的程序执行与位置无关(动态应用程序加载)。...Exec找到的长度是这些计算出的最大长度。 此后,Exec调用thread_launch,这是一种用于准备启动线程的方法。...Exec通过向过程中添加一些原始数据来完成:用户ID,指向分配的内存的指针,运行的命令行以及工作目录等等。 ?

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    Rc-lang开发周记0 基本块与if重排

    目前的工作重心在于将ast转换为tac指令。 由于ast的if转成的中间表示的条件跳转是带有两个分支的,因此需要对if后面所跳转到的位置进行重排。...基本块与重排相关的代码目前在ir/cfg.rb中,ast到tac的代码目前在ir/tac/tac.rb中 而跳转指令实质上是从一个基本块(BasicBlock)跳转到另一个基本块,因此我们需要先将tac...最经典的就是ssa(Static Single Assign)相关操作,需要对控制流进行分析,而转换为cfg的形式本质上只需要对cfg分析就可以了 构造算法 构造算法很简单。...,所以一开始写的时候没有想到那么多,后续可以考虑换成链式结构方便插入与查找前驱后继) 重排if 重排的过程分为三步 找到所有的路线 路线排序 找到所有路线 这里也是采用相对比较简单粗暴的算法 类似于dfs...TAC::CondJump next_tac = tac_list[index + 1] if next_tac == tac.false_addr # is ok

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    Mapinfo操作不太会?看这篇就够了

    八、创建专题地图 九、最小站间距计算 十、快速圈定区域(网格)内小区 十一、快速获取高铁隔离带内小区 一、利用Mapinfo自带Voronoi功能制作TAC、LAC、BSC边界线 工具:Mapinfo10.0...2、另存为表TAC_Area: ? 3、打开TAC_Area,创建点: ? 4、打开创建好的基站点图TAC_Area,设置为可编辑: ? 5、选择所有: ? ?...四、利用Mapinfo软件之专题地图(即渲染效果图)制作方法 Mapinfo软件为日常优化工作常用软件之一,其功能丰富可发掘性强,在网络优化过程中可利用其某些特殊功能实现特定效果图,从而使优化报告问题点呈现更加直观明了...也可分为其它数量段,可依据需求更改;Round中项相当于单位,如投诉量肯定选择1;在Value中,双击颜色便可以更改颜色一般由浅色到深色,双击数字可以填入数值(在Settings中设置为MAX的话就填每段的最大值即可...九、最小站间距计算 ? 十、快速圈定区域(网格)内小区 ? 十一、快速获取高铁隔离带内小区 ?

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