Spielstrategiebaum

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!