贪吃蛇

本文介绍了一个简单的贪吃蛇游戏实现过程,包括游戏的基本结构、移动逻辑及游戏结束条件。通过C语言代码展示了如何控制蛇的移动,并更新其位置。

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

1.首先是做一个能够移动的蛇

**#include

include

include

include

include

define SNAKE_MAX_LENGTH 20

define SNAKE_HEAD ‘H’

define SNAKE_BODY ‘X’

define BLANK_CELL ’ ‘

define SNAKE_FOOD ‘$’

define WALL_CELL ‘‘*

void snakeMove(int,int);//控制蛇的移动
void output(void);//输出蛇的位置
int gameover(void);//判断游戏结束条件

char map[12][12]={“**”,
XXXXH “,
“* *”,
“* *”,
“* *”,
“* *”,
“* *”,
“* *”,
“* *”,
“* *”,
“* *”,
**”};

int snakeX[SNAKE_MAX_LENGTH]={1,2,3,4,5};
int snakeY[SNAKE_MAX_LENGTH]={1,1,1,1,1};
int snakeLength=5;

2.根据伪代码写出大体思路

输出字符矩阵
WHILE not 游戏结束 DO
ch=等待输入
CASE ch DO
‘A’:左前进一步,break
‘D’:右前进一步,break
‘W’:上前进一步,break
‘S’:下前进一步,break
END CASE
输出字符矩阵
END WHILE
输出 Game Over!!!

3.最终的代码

int main()
{
char input;
output();
while(1)
{
input=getch();//使用getch()函数是因为输入无回显,且无需enter结束输入
switch(input)
{
case’A’:snakeMove(-1,0);break;
case’D’:snakeMove(1,0);break;
case’W’:snakeMove(0,-1);break;
case’S’:snakeMove(0,1);break;
default:break;
}
fflush(stdin);
if(gameover()!=0)
{
output();
continue;
}
return 0;
}
}

snakeMove函数

void snakeMove(int dx,int dy)/*假设地图是一个坐标轴,蛇的移动表示在当前点(x,y)加上dx,dy
‘W’:dx=0,dy=-1
‘A’:dx=-1,dy=0
‘S’:dx=0,dy=1
‘D’:dx=1,dx=0*/
{
int turn=0;
int tempX=snakeX[snakeLength-1];
int tempY=snakeY[snakeLength-1];
int tempX1=0;
int tempY1=0;
snakeY[snakeLength-1]+=dy;
snakeX[snakeLength-1]+=dx;
for(turn=snakeLength-2;turn>=0;turn–)
{
tempX1=snakeX[turn];
tempY1=snakeY[turn];
snakeX[turn]=tempX;
snakeY[turn]=tempY;
tempX=tempX1;
tempY=tempY1;
}
}

output函数

void output(void)
{
int turnx=0;
int turny=0;
for(turnx=1;turnx<11;turnx++)
{
for(turny=1;turny<11;turny++)
{
map[turnx][turny]=BLANK_CELL;
}
}
for(turnx=0,turny=0;turnx

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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