C语言实现三子棋

本文介绍了一个使用C语言实现的简易版井字棋游戏。该程序包括玩家与电脑对战的功能,支持基本的游戏逻辑,如玩家输入、电脑随机走棋、判断胜负等。文章通过具体的代码展示了如何构建这样一个游戏,并提供了完整的源代码供读者参考。

 

test.c

#include "game.h" 
#include <stdio.h> 
#include <time.h> 
#include <stdlib.h> 
 
void menu() 

    printf("*************************\n"); 
    printf("*****    1.play    ******\n"); 
    printf("*****    0.exit    ******\n"); 
    printf("*************************\n"); 
 

void game() 

    int input = 1; 
    char board[ROWS][COLS] = { 0 }; 
    init_board(board, ROWS, COLS); 
    while (input) 
    { 
        menu(); 
        printf("请选择:"); 
        scanf("%d", &input); 
        if (input == 1) 
        { 
            init_board(board, ROWS, COLS); 
            print_board(board, ROWS, COLS); 
            play_game(board); 
        } 
    } 

 
int main() 

    game(); 
    return 0; 

 

 

game.h

 

 

#define ROWS 3 
#define COLS 3 
 
void init_board(char board[ROWS][COLS], int rows, int cols); 
void print_board(char board[ROWS][COLS], int rows, int cols); 
void play_game(char board[ROWS][COLS]); 
char check_win(char board[ROWS][COLS]); 
void player_move(char board[ROWS][COLS]); 
void com_move(char board[ROWS][COLS]);

 

 

 

 

game.c

#include "game.h" 
#include <stdio.h> 
#include <stdlib.h> 
 
void com_move(char board[ROWS][COLS]) 

    int x = 0; 
    int y = 0; 
    srand((unsigned)time(NULL)); 
    while (1) 
    { 
        x = rand() % 3; 
        y = rand() % 3; 
        if (board[x][y] == ' ') 
        { 
            board[x][y] = 'O'; 
            return; 
        } 
    } 

void player_move(char board[ROWS][COLS]) 

    int x = 0; 
    int y = 0; 
    while (1) 
    { 
        printf("请输入坐标:"); 
        scanf("%d%d", &x, &y); 
        if (board[x-1][y-1] == ' ') 
        { 
            board[x-1][y-1] = 'X'; 
            return; 
        } 
        else 
        { 
            printf("输入错误"); 
        } 
    } 

 
char check_win(char board[ROWS][COLS]) 

    int i = 0; 
    for (i = 0; i < 3; i++) 
    { 
        if ((board[i][0] == board[i][1]) && (board[i][1] == board[i][2]) && (board[i][1] != ' ')) 
        { 
            return 'p'; 
        } 
    } 
    for (i = 0; i < 3; i++) 
    { 
        if ((board[0][i] == board[1][i]) && (board[1][i] == board[2][i]) && (board[1][i] != ' ')) 
        { 
            return 'p'; 
        } 
    } 
    if ((board[0][0] == board[1][1]) && (board[1][1] == board[2][2]) && (board[1][1] != ' ')) 
    { 
        return 'p'; 
    } 
    if ((board[0][2] == board[1][1]) && (board[1][1] == board[2][0]) && (board[1][1] != ' ')) 
    { 
        return 'p'; 
    } 

void init_board(char board[ROWS][COLS], int rows, int cols) 

    int i = 0; 
    int j = 0; 
    for (i = 0; i < rows; i++) 
    { 
        for (j = 0; j < cols; j++) 
        { 
            board[i][j] = ' '; 
        } 
    } 

void print_board(char board[ROWS][COLS], int rows, int cols) 

    int i = 0; 
    for (i = 0; i < ROWS; i++) 
    { 
        printf(" %c | %c | %c \n", board[i][0], board[i][1], board[i][2]); 
        printf("---|---|---\n"); 
    } 

void play_game(char board[ROWS][COLS]) 

    char ret; 
    int count = 0; 
    while (1) 
    { 
        if (count >= 9) 
        { 
            printf("平局!!!!\n"); 
            break; 
        } 
        player_move(board); 
        count++; 
        print_board(board, ROWS, COLS); 
        if ((ret = check_win(board)) == 'p') 
        { 
            printf("你获胜了!!!!!\n"); 
            break; 
        } 
        if (count >=  9) 
        { 
            printf("平局!!!!\n"); 
            break; 
        } 
        count++; 
        printf("电脑走:\n"); 
        com_move(board); 
         
        print_board(board, ROWS, COLS); 
        if ((ret = check_win(board)) == 'p') 
        { 
            printf("很遗憾,你输了!!!\n"); 
            break; 
        }   
    } 

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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