俄罗斯转盘

这篇文章详细描述了一个使用C++编写的模拟恶魔轮盘赌的游戏程序,包括角色血量管理、随机事件和用户交互。玩家通过控制台输入决定是朝自己还是恶魔开枪,游戏循环直到一方血量耗尽。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

直接上代码;

源代码:

#include<bits/stdc++.h>
#include<time.h>
#include<windows.h> 
using namespace std;
int hp=3;
int emhp=3;
int b;
int dantang[6];
int emhh;
int shidan=0;
int kondan=0;
int zdzt=0;int how;
bool awa(){
	srand(time(NULL));
	if (shidan==0){
		return false;
	}else if(kondan==0&&shidan>0){
		return true;
	}else if(rand()%(shidan+kondan)/shidan==0&&shidan>=1){
		return true;
	}else{
		return false;
	}
}
void say(string str){
	for (int i=0;i<str.size();i++){
		cout<<str[i];
		Sleep(1); 
	}
	cout<<"\n";
	Sleep(500);
}
void chushihua(){
	srand(time(NULL));
	how=rand()%10+3;
	srand(time(NULL));
	shidan=rand()%how/2+2;
	kondan=how-shidan;
	say("初始化完成");
	cout<<",共"<<shidan<<"发实弹,"<<kondan<<"发空弹\n\n"; 
}
 
int main(){
	system("title 恶魔轮盘赌");
	say("恶魔轮盘赌"); 
    system("pause"); 
    say("你是一个SuperBoy");
	say("你为了钱和一个恶魔玩俄罗斯转盘");
	say("赢了可以获得500w刀乐");
	
    while(1){
    	a2:
    	system("cls");
		if(hp<=0){system("color 4");
    		say("You die...");
    		
    		break;
		}
		if(emhp<=0){
			say("You win...");
			say("\n你获得了500w"); 
			break;
		}
    	if(shidan<=0&&kondan<=0){
    		chushihua();
    		say("新的一轮...\n");
    		Sleep(2000);
		}
    	cout<<"我方血量:"<<hp<<"\n恶魔血量:"<<emhp<<"\n";
		cout<<"\n\n现在"<<shidan<<"发实弹,"<<kondan<<"发空弹\n\n";
		say("现在做出你的选择");
		say("按1朝自己开枪");
		say("按2朝恶魔开枪\n\n>>>");
		cin>>b;
			switch(b){
				case 1:{
					srand(time(NULL)); 
					if(awa()){
						say("你正在上膛");
						say("上膛完成");
						say("3");
						say("2");
						say("1");
						cout<<"砰的一声......"<<endl;
						cout<<"你扣了一滴血";
						Sleep(1000);
						shidan--;
						
				
						hp--;
					}
					else{
						say("你正在上膛"); 
						say("上膛完成");
						say("3");
						say("2");
						say("1");
						say("是空弹");
						Sleep(1000);
						kondan--; 
						goto a2;
					}
					break;
				}
				case 2:{
					if(awa()){
						say("你正在上膛");
						say("上膛完成");
						say("3");
						say("2");
						say("1");
						cout<<"砰的一声..."<<endl;cout<<"恶魔扣了一滴血";
						Sleep(1000);
						shidan--;
						emhp--;
						Sleep(500);
						
					}else{
						say("你正在上膛");
						say("上膛完成");
						say("3");
						say("2");
						say("1");
						say("是空弹");
						Sleep(1000);
						kondan--;
						
						Sleep(500);
					} 
					break;
				}
			} 
			if(shidan<=0&&kondan<=0){
    		chushihua();
    		say("新的一轮...\n");
    		goto a2;
    		Sleep(2000);
		}
			if(hp<=0){
    		system("color 4");say("You die...");
    		break;
			}
			if(emhp<=0){
				say("You win...");
				say("\n你获得了500w"); 
				break;
			}
			a1: system("cls");cout<<"\n\n\n现在是恶魔的回合\n";
			cout<<"\n\n现在"<<shidan<<"发实弹,"<<kondan<<"发空弹\n\n"; 
			
			srand(time(NULL));
			emhh=rand()%2;
			if(emhh==1||kondan==0||kondan<shidan){
				say("\n恶魔将枪对准了你\n");
				if(awa()){
				say("恶魔正在上膛");
				say("上膛完成");
				say("3");
				say("2");
				say("1");
				cout<<"砰的一声"<<endl;cout<<"你扣了一滴血";
				Sleep(1000);
				shidan--;
				hp--;
				
				} else {
					say("恶魔正在上膛");
					say("上膛完成");
					say("3");
					say("2");
					say("1");
					say("是空弹");
					Sleep(1000);
					kondan-=1;
				}
				
				
			}else{
				say("\n恶魔将枪对准了自己\n");
				if(awa()){
				say("恶魔正在上膛");
				say("上膛完成");
				say("3");
				say("2");
				say("1");
				cout<<"砰的一声"<<endl;cout<<"恶魔扣了一滴血";
				Sleep(1000);
				shidan--;
				emhp--;
				
				} else {
					say("恶魔正在上膛");
					say("上膛完成");
					say("3");
					say("2");
					say("1");
					say("是空弹");
					Sleep(1000);
					kondan--;
					goto a1;
				}
			}
			
			Sleep(1000);
			system("cls");			
	}
			
	
}

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### 遗传算法在俄罗斯方块游戏中的应用 遗传算法是一种受自然选择启发的优化技术,广泛应用于复杂问题求解。对于俄罗斯方块这一经典益智游戏,遗传算法可以通过设计适应度函数来评估不同策略的表现,并通过进化过程不断改进这些策略。 #### 1. 游戏状态表示 在游戏中,每一种可能的状态可以被编码为染色体的一部分。通常情况下,这种状态可以用一系列参数描述,例如: - 堆叠高度(Stack Height) - 孔洞数量(Holes) - 行清除数(Lines Cleared) - 平整度(Bumpiness) 上述特征可以直接作为个体基因的一部分[^1]。 #### 2. 初始种群生成 初始种群由随机生成的一系列策略组成。每一个策略对应一组权重向量 \( w \),其中每个维度代表某一特定特征的重要性。例如: \[ w = [w_1, w_2, w_3, ..., w_n] \] 这里 \( n \) 是所选特征的数量。假设我们选择了堆叠高度、孔洞数量和平整度,则有三个权重值分别影响这三个因素的选择决策。 #### 3. 适应度函数的设计 适应度函数用来衡量某个给定策略的好坏程度。针对俄罗斯方块而言,常见的目标是最小化堆积的高度并最大化消除行数。因此,适应度函数可以定义如下形式: \[ f(x) = a \cdot (\text{lines cleared}) - b \cdot (\text{stack height}) - c \cdot (\text{holes}) \] 这里的系数 \(a\)、\(b\) 和 \(c\) 可以依据实验调整,确保最终得分能够反映实际游戏中玩家表现优劣的程度。 #### 4. 进化操作 为了找到更优秀的解决方案,需要执行交叉和变异两种基本的操作方式。 - **交叉**:选取两父代个体的部分基因片段重新组合形成新的子代; - **变异**:对某些选定位置上的数值施加微小扰动引入多样性。 经过多轮迭代之后,理论上群体中会逐渐涌现出具有更高适应性的成员。 ```python import random def crossover(parent1, parent2): point = random.randint(0, len(parent1)-1) child = parent1[:point] + parent2[point:] return child def mutate(individual, mutation_rate=0.01): mutated_individual = [] for gene in individual: if random.random() < mutation_rate: mutated_gene = gene + random.uniform(-0.5, 0.5) mutated_individual.append(mutated_gene) else: mutated_individual.append(gene) return mutated_individual ``` 以上代码片段展示了简单的单点交叉以及均匀分布范围内的变异逻辑实现方法[^3]。 --- #### § 1. 如何进一步优化俄罗斯方块中的适应度函数? 2. 是否存在其他机器学习方法能替代遗传算法解决此类问题?如果有的话具体有哪些优势劣势对比分析? 3. 在自动化神经架构搜索领域里提到过哪些著名框架支持NAS功能扩展至强化学习环境下的控制任务吗? 4. 如果尝试将马科维茨理论融入到游戏评分体系当中会有怎样的效果呢?[^2] 5. 对于复杂的三维版本或者多人竞技模式下的俄罗方块又该如何构建相应的AI代理模型呢?
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