皮卡丘精灵球制作视频,怎么画皮卡丘的精灵球

本文介绍了如何使用Python中的turtle库,配合简单的代码绘制出皮卡丘精灵球,并附带了皮卡丘的头部、耳朵、眼睛等细节部分的绘制教程。

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

本篇文章给大家谈谈皮卡丘的精灵球怎么画好看又简便,以及用python绘制精灵球扔向皮卡丘图片,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站喔。

给大家看看我的皮卡丘(电脑屏幕比较小,所以看不见假皮卡丘真实的身体):

话不说上代码:

import turtle as t
import random
t.speed(100)
t.pensize(3)
t.color('black')
t.pu()

#头
t.fillcolor('yellow')
t.setposition(-500,300)
t.begin_fill()
t.pd()      
t.left(120)
t.circle(600,-20)
t.pu()
t.left(150)
t.setposition(-500,300)
t.pd()
t.circle(600,25)
t.right(30)
t.circle(150,60)
t.left(15)
t.circle(200,30)
t.left(2)
t.circle(200,50)
t.left(15)
t.circle(150,60)
t.right(90)
t.circle(600,20)
t.left(140)
t.circle(600,25)
t.right(60)
t.circle(150,37)
t.end_fill()
t.pu()

#耳朵涂色

t.setposition(-88,173)
t.fillcolor('black')
t.begin_fill()
t.setposition(-160,162)
t.pd()
t.right(-60)
t.circle(60,50)
t.end_fill()

t.pu()
t.setposition(-500,300)
t.fillcolor('black')
t.begin_fill()
t.pd()
t.setposition(-460,215)
t.right(-90)
t.circle(60,-65)
t.end_fill()
t.pu()

#眼睛
t.fillcolor('black')
t.begin_fill()

t.setposition(-470,0)
t.pd()
t.circle(20,360)
t.end_fill()

t.pu()
t.fillcolor('black')
t.begin_fill()
t.setposition(-350,-5)
t.pd()
t.circle(20,360)
t.end_fill()
t.pu()


#眼睛白
t.fillcolor('white')
t.begin_fill()

t.setposition(-470,10)
t.pd()
t.circle(10,360)
t.end_fill()

t.pu()
t.fillcolor('white')
t.begin_fill()
t.setposition(-350,5)
t.pd()
t.circle(10,360)
t.end_fill()
t.pu()

#鼻子
t.pensize(8)
t.setposition(-410,-20)
t.pd()
t.goto(-395,-20)
t.pu()

#嘴巴
t.setposition(-450,-35)
t.fillcolor("red")
t.begin_fill()
t.pd()
t.circle(45,60)
t.right(53)
t.circle(45,60)
t.pu()
t.setposition(-445,-37)
t.right(115)
t.pd()
t.circle(300,17)
t.left(20)
t.circle(70,10)
t.left(15)
t.circle(70,10)
t.left(15)
t.circle(70,10)
t.left(15)
t.circle(70,10)
t.left(15)
t.circle(70,10)
t.left(5)
t.circle(70,10)
t.left(4)
t.circle(370,10)
t.end_fill()
t.up()

#腮红
t.pensize(5)
t.setposition(-290,-50)

t.fillcolor("red")
t.begin_fill()
t.pd()
t.circle(20,360)
t.left(20)
t.end_fill()
t.pu()


t.setposition(-480,-50)
t.pd()
t.fillcolor("red")
t.begin_fill()
t.circle(20,360)
t.left(20)
t.end_fill()
t.pu()

#身体
t.setposition(-480,-135)

t.fillcolor("yellow")
t.begin_fill()
t.pensize(3)

t.pd()
t.right(240)
t.circle(900,20)
t.pu()

t.setposition(-300,-129)
t.pd()
t.circle(900,25)
t.end_fill()
t.pu()

#尾巴
t.setposition(-285,-250)
t.pd()
t.fillcolor("yellow")
t.begin_fill()
t.goto(-260,-230)
t.goto(-210,-240)
t.goto(-140,-190)
t.goto(-60,-200)
t.goto(-65,-270)
t.goto(-145,-230)
t.goto(-215,-260)
t.goto(-260,-240)
t.goto(-285,-255)
t.end_fill()
t.done()
<think>好的,我现在需要解决用户关于C++信息学奥赛一本通中第1292题“宠物小精灵之收服”的解题思路的问题。首先,我应该回忆一下这道题的题目内容,可能是一个动态规划的问题,因为涉及到资源的最优分配。根据用户提供的引用[2],题目可能涉及宠物小精灵的收服,需要处理精灵的数量和体力值,类似二维背包问题。 接下来,我需要确认题目的具体要求。通常这类题目会给出精灵的数量限制和皮卡丘的体力限制,每个小精灵需要消耗一定数量的精灵和体力,目标是收服尽可能多的小精灵,并且在数量相同的情况下,保留尽可能多的体力。这确实符合二维背包问题的特征,即两个维度的限制:精灵和体力值。 然后,我需要构建动态规划的状态表示。二维背包问题的状态通常是dp[i][j],表示使用i个精灵和j点体力时能收服的最大小精灵数量。状态转移方程应该是对于每个小精灵k,如果选择收服,那么dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i - balls_needed[k]][j - hp_cost[k]] + 1)。需要注意的是,体力不能为零,所以j的范围可能从1开始。 接下来,处理边界条件和初始化。初始状态应该是dp[0][0] = 0,表示没有使用任何精灵和体力时收服0个小精灵。然后遍历所有可能的i和j,更新状态。 然后,在计算完所有状态后,需要找到收服最多小精灵的数量,接着在相同数量下寻找剩余体力的最大值。这可能需要遍历dp数组,找到最大值对应的体力消耗情况,然后用总体力减去消耗的体力得到剩余体力,同时确保剩余体力至少为1,因为体力为0的话无法收服。 还要考虑时间和空间复杂度的问题。题目可能有数据量限制,需要确保二维数组的大小足够,并且循环结构不会导致超时。例如,如果精灵数量上限是1000,体力上限是500,那么二维数组的大小应该是dp[1001][501],这样处理是可行的。 另外,需要参考用户提供的引用[3],其中提到了动态规划的方法,特别是带记忆的递推法和前缀和的运用。虽然那题是关于最大子段和的,但动态规划的思路是相通的,可以借鉴状态转移的方法。 可能需要注意的细节包括:每个小精灵只能被收服一次(01背包),所以需要逆序遍历i和j以避免重复计算。同时,体力消耗不能超过当前体力值,所以在循环时需要从最大值往下减。 最后,验证一下是否有特殊情况,比如当精灵或体力不足以收服任何小精灵时,输出0和满体力。或者在多个解中选择剩余体力最大的情况。 总结步骤应该是:问题分析转化为二维背包模型,状态定义,状态转移方程,初始化,循环结构,结果提取和优化。这样用户能够逐步理解解题思路,并应用到代码实现中。</think>### C++信息学奥赛一本通 1292题"宠物小精灵之收服"解题思路 #### 1. 问题分析 题目属于典型的**二维费用背包问题**,需要同时管理两种资源: - **精灵数量**(背包第一维度) - **皮卡丘体力值**(背包第二维度) 目标是在有限资源下收服最多的小精灵,且在数量相同的情况下保留最大剩余体力[^2]。 #### 2. 动态规划模型设计 **状态定义**: - $dp[i][j]$ 表示使用$i$个精灵和$j$点体力时能收服的**最大小精灵数量** **状态转移方程**: $$ dp[i][j] = \max(dp[i][j],\ dp[i - cost\_ball][j - cost\_hp] + 1) $$ 其中$cost\_ball$和$cost\_hp$是收服当前小精灵需要的精灵和体力值[^3]。 #### 3. 关键实现步骤 1. **初始化**: ```cpp int dp[MAX_BALL][MAX_HP] = {0}; // MAX_BALL=精灵上限,MAX_HP=体力上限 ``` 2. **递推过程**(逆序遍历防止重复计算): ```cpp for (每个小精灵k) { for (i = 当前最大数; i >= cost_ball[k]; i--) { for (j = 当前最大体力; j >= cost_hp[k]; j--) { dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i - cost_ball[k]][j - cost_hp[k]] + 1); } } } ``` 3. **结果提取**: - 遍历所有$dp[i][j]$找到最大收服数$max\_cnt$ - 在满足$max\_cnt$的情况下,找到最小体力消耗$min\_hp\_cost$ - 剩余体力为$total\_hp - min\_hp\_cost - 1$(需保证剩余体力≥0) #### 4. 示例代码框架 ```cpp #include <iostream> #include <algorithm> using namespace std; int main() { int ball_total, hp_total, n; // 总数、总体力、小精灵数量 cin >> ball_total >> hp_total >> n; int dp[1001][501] = {0}; // 根据题目数据范围设定 while (n--) { int cost_ball, cost_hp; cin >> cost_ball >> cost_hp; // 逆序更新二维背包 for (int i = ball_total; i >= cost_ball; --i) for (int j = hp_total - 1; j >= cost_hp; --j) // 体力不能耗尽 dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i - cost_ball][j - cost_hp] + 1); } int max_cnt = 0, min_hp = hp_total; for (int i = 0; i <= ball_total; ++i) for (int j = 0; j < hp_total; ++j) // j < hp_total保证体力不归零 if (dp[i][j] > max_cnt || (dp[i][j] == max_cnt && (hp_total - j) > min_hp)) { max_cnt = dp[i][j]; min_hp = hp_total - j; } cout << max_cnt << " " << min_hp - 1; // 实际剩余体力要减1(如总HP100,消耗50,应剩49) return 0; } ``` #### 5. 关键优化点 - **滚动数组优化**:通过逆序遍历避免重复计算 - **体力边界处理**:始终保留至少1点体力(`j < hp_total`) - **结果筛选策略**:优先保证数量最大,其次选择剩余体力最多
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