TechEd 2005游记(四)

博主在TechEd的一天任务繁重,上午要完成实验和课程。课程开始前很紧张,靠与听众互动放松。演示中虽有小失误,但靠幽默化解。发奖环节气氛热烈,课后有人咨询问题。博主作为程序员,成功完成分享技术的任务,下午还听课学习。

我的舞台

2005925日星期日

Morning call7点半准时想起,可能是太累了,本来醒了,又迷迷糊糊睡着。起床赶到餐厅时已经是830左右了。今天的任务很重,9点钟动手实验室要讲一个实验,10点半实验结束,就要准备11点半的DEV 332了。所以无论如何一定要吃早饭。我觉得每天吃得最舒心的饭就是早饭了,至少可以吃到鸡蛋和混沌。

实验室的课程有惊无险,也全靠了两位讲师的帮忙,才能让我能够有时间准备下面的课程。TechEd进入第三天,所有的人都有些人困马乏了,而且许多外地的来宾都要赶火车回去,现场再没有那么火暴了。

我赶到会场的时候,前边一场session已经结束了,会场里大概有二十几个人。我觉得有这些人已经不错了,所以调试机器的时候,把字体调到能够让七排的观众看清就好了。可是后来的情况实在是让我惊喜,在我调试设备的过程中,不断有人进来。我本人毫无名气,大家都是冲着课程来的。我只看到了课程和午餐冲突的问题,但忽略了同一个时间没有其他DEV的课程。我现在需要做的事情就是把他们留下来。

事实证明,我把大多数人成功的留了下来,除了靠奖品外,还有就是自己的全力以赴。其实我现场讲演的经历并不是很多,课程开始前,其实我特别紧张,把自己放松下来的唯一办法就是不停和听众开玩笑。当他们第一次笑起来的时候,我才觉得放松了下来,我觉得他们接纳了我。后来演示过程中也有出糗的时候,不过开个玩笑就过去了,只要听众认可了你,对一点小错误是不会在意的。

最后到了发奖的时候,现场的气氛到了最高点,说实话,我准备那三个问题有一定的难度,尽管所有知识点都会出现,但是我没法保证全传到听众的耳朵里。第一个问题很有难度,回答四个命令中的三个代表什么意思,第一个人就回答对了,很棒;第二个问题是出了点小状况。我低头在按PPT往下走,再抬起头来时,所有人的手都举起来了。没办法,只好喊一二三来决定了,这个问题还算简单,所以我找了一个MM来回答,可是MM把题面看错了,把另外三个选项说出来了。一听她回答错误,好多人又把手举了起来,不过MM很快改了过来,如果再问别人就有点无聊了,而且会惹一个人中午不高兴,干脆就把礼物送了出去。第三个问题回答得也很顺利,看得出,很多人还想回答问题,其实奖品是什么已经不重要了,大家喜欢的是这个过程。

课后有人来问问题,并且说我演示的很多东西会对他们很有帮助。还有一位先生把自己的本子捧上来,问我一个窗体怎么调出来。看来他是在底下和我一起在做,真的很棒。不过他装的是VS 2005RC版,我演示的是Beta2,所以我也没找到那个窗体。

也有很多MVP来给我捧场,比如蝈蝈、孟子、施凡,有这样一群朋友真的感觉很棒。后来来到餐厅,坐下来吃饭的时候,我才不那么兴奋了,忽然有一种前所未有的轻松感。我能让一百多人饿着肚子听我讲课,即没有把他们讲睡着,也没有把他们讲跑,我的任务就算是完成了。如果不是孟子提醒,我都没有去看反馈结果,后来看了一下,还不错。哈哈,一切搞定。我并不是一个专业讲师,我只是一个程序员,能够把自己的技术和别人分享,能够在TechEd的讲台上让大家觉得快乐,OK,足够了。

下午又去听了孙展波的课,感觉学了好多实用的东西。把讲师的牌子摘掉后,那份责任也被摘掉了,剩下的时间我可以充分享受一个程序员应有的TechEd了,尽管只有两个下午的时间。不知道明年的TechEd会是什么样子,等待……

<think>好的,我现在要回答用户关于如何在麻将游戏中应用宽度优先搜索BFS算法的问题。首先,我需要回忆BFS的基本原理和应用场景。BFS是一种用于遍历或搜索树或图的算法,它从根节点开始,逐层访问所有相邻节点。这种特性使得BFS适合寻找最短路径或者最少步骤的解决方案。 接下来,我需要思考麻将游戏中有哪些场景可能需要用到BFS。麻将涉及大量的排列组合和状态变化,比如听牌检测、和牌判断、牌型生成等。用户可能想知道在这些具体环节中如何应用BFS。例如,在听牌检测中,玩家需要知道当前手牌通过摸牌或打牌后,可能形成的有效组合,这时候BFS可以用来遍历所有可能的牌型变化,找到最短路径达成听牌状态。 然后,我需要考虑具体的实现步骤。比如,如何将麻将的牌面转化为图结构,节点代表什么,边代表什么。每个节点可能是一个特定的牌面状态,边则是合法的操作(如摸牌、打牌、吃、碰、杠)。BFS可以遍历这些操作生成的状态,寻找符合条件(如和牌)的状态路径。 同时,要注意麻将的规则复杂性,比如不同的麻将变种规则不同,可能需要调整算法。例如,日本麻将和广东麻将的胡牌规则不同,BFS的条件判断也会有所差异。此外,麻将中的吃、碰、杠等操作会改变牌局的公共信息,这些操作也需要作为状态转移的一部分。 还需要考虑性能问题。BFS的时间复杂度较高,尤其是在状态空间大的情况下。麻将的可能状态数量极大,直接应用BFS可能会导致效率低下。因此可能需要结合剪枝策略,或者启发式方法,限制搜索的深度或宽度,优先搜索更可能的路径。 然后,我需要验证这些思路是否正确。例如,查阅是否有相关论文或资料提到在麻将AI中使用BFS。根据已有的知识,麻将AI通常使用搜索算法结合概率模型,而BFS可能用于特定局部问题的解决,如听牌检测中的最短步骤查找。 最后,要确保回答结构清晰,分点说明应用场景、实现步骤、优化方法,并给出示例代码。同时,生成相关问题,引导用户进一步学习。</think>### 宽度优先搜索BFS)在麻将游戏中的实现与应用场景 #### 1. 应用场景 - **听牌检测**:快速遍历当前手牌的所有可能操作(如替换、吃碰杠),找到最短路径达成听牌状态[^1]。 - **和牌路径搜索**:判断当前牌型是否存在合法胡牌组合时,BFS可枚举所有牌型排列可能性。 - **AI决策优化**:通过遍历对手可能的操作路径(如防守型弃牌),为AI提供最优策略参考。 #### 2. 实现步骤 以**听牌检测**为例: ```python from collections import deque def detect_ready_hand(hand_tiles): queue = deque([(hand_tiles, [])]) visited = set() while queue: current_tiles, path = queue.popleft() if is_ready_hand(current_tiles): # 判断是否听牌 return path # 返回达成路径 if tuple(sorted(current_tiles)) in visited: continue visited.add(tuple(sorted(current_tiles))) # 生成所有可能的下一状态(打出一张牌) for i in range(len(current_tiles)): new_tiles = current_tiles[:i] + current_tiles[i+1:] queue.append((new_tiles, path + [f"discard {current_tiles[i]}"])) return None ``` #### 3. 优化方法 - **状态压缩**:将牌型编码为哈希值(如$[0,0,3,1,...]$表示各牌的数量),提升比较效率 - **剪枝策略**:优先丢弃孤立牌(如单张非字牌),减少无效搜索分支 - **分层搜索**:先检查常见听牌型(如两面听、双碰听),再处理复杂情况 #### 4. 复杂度分析 - 最坏时间复杂度:$O(b^d)$,其中$b$为分支因子(平均约4-6),$d$为搜索深度(通常≤4) - 空间复杂度:$O(b^d)$,可通过迭代加深优化
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