枚举类 解

 

用普通的类实现Enum的原理:   模拟枚举

WeekDay.java

EnumTest.java

 

以下枚举入门:

枚举的构造函数必须是私有的

在以上代码中增加一个枚举

 如果枚举只有一个成员时,就可以作为一种单例的实现方式

### 枚举游戏中的每局对战或状态 在游戏中,枚举所有的可能对局或状态是一个复杂而具有挑战性的任务。这通常涉及构建一个完整的状态空间树并遍历它。以下是实现这一目标的一些方法和技术: #### 使用广度优先搜索 (BFS) 或深度优先搜索 (DFS) 为了枚举所有可能的游戏状态,可以采用图搜索算法如 BFS 或 DFS 来探索整个状态空间。这些算法通过逐步扩展当前节点的状态来生成新的状态。 - **广度优先搜索**:这种方法会逐层展开状态树,适合于寻找最短路径或者当较浅时使用[^1]。 - **深度优先搜索**:此方法深入到状态树的一个分支直到达到叶子节点再回溯,适用于较大的状态空间因为其内存需求较低。 ```python from collections import deque def bfs(initial_state, is_goal, generate_successors): queue = deque([initial_state]) visited = set() while queue: current = queue.popleft() if current not in visited: visited.add(current) if is_goal(current): return current successors = generate_successors(current) queue.extend(successors) return None ``` #### 应用 Alpha-Beta 剪枝优化 对于像棋类这样的策略型游戏,可以通过 Minimax 算法结合 Alpha-Beta 剪枝技术减少不必要的计算量。Alpha-Beta 剪枝能够在不改变最终决策的情况下忽略掉一些不可能影响结果的子树。 #### 动态规划与记忆化存储 如果某些状态下存在重复访问的情况,则可利用动态规划的思想保存中间结果以避免冗余运算。这种方式特别适用于那些拥有重叠子问题特性的游戏场景。 ```python memo = {} def dp(state): if state in memo: return memo[state] value = compute_value(state) memo[state] = value return value ``` #### 考虑约束条件 在实际操作过程中还需要考虑各种现实世界的限制因素比如时间、资源等。合理设置边界可以帮助我们更高效地完成枚举过程而不至于陷入无限循环之中。 ---
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