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!

Pythonusesahybridapproach, kombinierte CompilationTobyteCodeAnDinterpretation.1) codiscompiledtoplatform-unintenpendentBytecode.2) BytecodeIsinterpretedBythepythonvirtualMachine, EnhancingEfficiency und Portablabilität.

Die Keedifferzences -zwischen Pythons "für" und "während" Loopsare: 1) "für" LoopsareideAlForiteratingOvercesorknownowniterations, während 2) "LoopsarebetterForContiningUtilAconditionismethoutnredefineditInations.un

In Python können Sie Listen anschließen und doppelte Elemente mit einer Vielzahl von Methoden verwalten: 1) Verwenden von Operatoren oder erweitert (), um alle doppelten Elemente beizubehalten; 2) Konvertieren in Sets und kehren Sie dann zu Listen zurück, um alle doppelten Elemente zu entfernen. Die ursprüngliche Bestellung geht jedoch verloren. 3) Verwenden Sie Schleifen oder listen Sie Verständnisse auf, um Sätze zu kombinieren, um doppelte Elemente zu entfernen und die ursprüngliche Reihenfolge zu verwalten.

THESTESTMETHODFORLISTCONCATENATIONINPYTHONDSONLISTSIZE: 1) ForsmallLists, The Operatoriseffiction.2) Forlargerlists, list.extend () orlistCompretInsisfaster, WithEttend () MORMOREMEIMIENTIENTIENTYMODIFICIENTLISTLISTERSIN-SPACE.

ToInsertElementsIntoapherthonList, useAppend () toaddtotheend, insert () foraspecificposition und fortend () formulpulpulements.1) useeAppend () Foraddingsingleiitemstotheend.2) useInsert () toaddataspecificIndex, zwarsititithulsForlargerists

PythonlistsarEmplementedasdynamicArrays, Notlinkedlists.1) Sie haben incontuituousMemoryblocks, die ausgelöst werden, wobei die Auswirkungen auf die Erfüllung von Zeitungen/Deletionsbutionen, die in Verbindung gebracht wurden

PythonoffersfourmainMethodstoremoveLements Fromalist: 1) Entfernen (Wert) removesthefirstoccurceofavalue, 2) Pop (index) removesandreturnsanelementataspecifiedIndex, 3) DelstatementRemovesElementsbyIntexors und 4) clear () removesallitems

ToreSolvea "Berechtigte" FehlerwherunningAscript, folgen von THESESTEPS: 1) checkandadjustThescript'SPERMISSIONSCHMOD XMYSCRIPT.SHTOMAKEPEXEx.


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Dieses Projekt wird derzeit auf osdn.net/projects/mingw migriert. Sie können uns dort weiterhin folgen. MinGW: Eine native Windows-Portierung der GNU Compiler Collection (GCC), frei verteilbare Importbibliotheken und Header-Dateien zum Erstellen nativer Windows-Anwendungen, einschließlich Erweiterungen der MSVC-Laufzeit zur Unterstützung der C99-Funktionalität. Die gesamte MinGW-Software kann auf 64-Bit-Windows-Plattformen ausgeführt werden.
