ポン ゲームにおけるボールの偏りの異常を解決する
典型的なポン ゲームでは、ボールはパドルで正しく跳ね返るはずです。ただし、特定の状況下では、プレーヤーはボールがパドルの端に沿ってぐらつき、適切にバウンドしないという奇妙な動作に遭遇することがあります。
問題分析
ボールがパドルに衝突したとき従来の方法では、次のように方向が反転します。
if ball.colliderect(paddleLeft): move_x *=-1 if ball.colliderect(paddleRight): move_x *=-1
ただし、ボールがパドルの上部または下部に衝突すると、ボールがパドルにわずかに侵入する可能性があります。次のフレームでも衝突が検出され、別の方向変更が発生します。この結果、パドルのエッジに沿ってジグザグの動きが発生します。
解決策
この問題を解決するには、2 つの実行可能なアプローチがあります。
1.パドルの側面に基づいて方向を設定
衝突するたびに方向を反転するのではなく、ボールがパドルのどちら側に当たるかに基づいて方向を調整します。
if ball.colliderect(paddleLeft): move_x = abs(move_x) if ball.colliderect(paddleRight): move_x = -abs(move_x)
このアプローチにより、予想通り、ボールはパドルの前で跳ね返りました。
2.衝突後のボールの位置を調整
または、衝突後にボールの位置を変更してボールを正しく配置します:
if ball.colliderect(paddleLeft): move_x *= -1 ball.left = paddleLeft.right if ball.colliderect(paddleRight): move_x *= -1 ball.right = paddleRight.left
この方法では、ボールはパドルのすぐ外側に自動的に配置されます。ジグザグ動作を防止します。
以上がポンボールがパドルに沿ってぐらつくのはなぜですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。

pythonexexecutionistheprocessoftransforningpythoncodeintoexecutabletructions.1)interpreterreadSthecode、変換intobytecode、thepythonvirtualmachine(pvm)executes.2)theglobalinterpreeterlock(gil)管理委員会、

Pythonの主な機能には次のものがあります。1。構文は簡潔で理解しやすく、初心者に適しています。 2。動的タイプシステム、開発速度の向上。 3。複数のタスクをサポートするリッチ標準ライブラリ。 4.強力なコミュニティとエコシステム、広範なサポートを提供する。 5。スクリプトと迅速なプロトタイピングに適した解釈。 6.さまざまなプログラミングスタイルに適したマルチパラダイムサポート。

Pythonは解釈された言語ですが、コンパイルプロセスも含まれています。 1)Pythonコードは最初にBytecodeにコンパイルされます。 2)ByteCodeは、Python Virtual Machineによって解釈および実行されます。 3)このハイブリッドメカニズムにより、Pythonは柔軟で効率的になりますが、完全にコンパイルされた言語ほど高速ではありません。

useaforloopwhenteratingoverasequenceor foraspificnumberoftimes; useawhileloopwhentinuninguntinuntilaConditionismet.forloopsareidealforknownownownownownownoptinuptinuptinuptinuptinutionsituations whileoopsuitsituations withinterminedationations。

pythonloopscanleadtoErrorslikeinfiniteloops、ModifiningListsDuringiteration、Off-Oneerrors、Zero-dexingissues、およびNestededLoopinefficiencies.toavoidhese:1)use'i


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