学了半年C制作的小游戏

本文讲述了作者学习C语言六个月后,决定挑战自我,制作了一个简单的回合制游戏的过程,涉及人物属性设定、技能创建、战斗逻辑和游戏特性如防御和暴击等。

学了半年C,感觉一直在完成别人的任务(以前见过别人做猜拳的游戏),我就想着自己做点什么来玩玩,于是花了几天时间自己做了个小游戏,以本文回顾我是如何写的🙂

我想做回合制,凭我目前这点实力也只能做出回合制的一点点皮毛_(:з」∠)_

应用商店随便找哒,搜C语言就行(第一次是用VS2022完成的)

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首先写框架🙂

然后我需要人物的固有属性,那就是血和蓝🧐

以及他的技能,谢谢你结构体

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好的,那么就该创建人物了ヾ(❀╹◡╹)ノ゙❀~

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利用指针为血和蓝赋值,并检查有没有问题

似乎没有,那么接着是技能 

 不知道是不是我记错了,这样写出错让我有点意外3913c326401b4cf592fa44d44803f12d.jpg

 创建技能,以同样的方式创建牛头人这个人物,当然,不一定只有两个技能02dd5bc12b8f4867b64d77b67af4ccb5.jpg

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那么最后是战斗过程了

声明定义 一个FIGHT函数并把四个数据传入f3f9c5da76a24f1f87b11ebddc2459e2.jpg作为回合制,它整体应该是一个循环,而第一个判断条件对应第一个出招的人,我写的是玩家先手,当然也可以随机先手,接下来让玩家选择技能,输入对应数字即可,而其他数字会引向default,不使用技能或进行不耗蓝的普攻

fe7de55d177e459683d089f239f89888.jpg 0282428a49014bff8bff1e13f571ddbc.jpg

 错误示范,第一次到这没发现,应该是case1和case2的c73dff7ca23d405396c44722bbacf8b1.jpg

 我造成伤害时,应该检查对方是否还有血量剩余,如果小于0,则结束游戏

利用随机数来创造一个并非只会用一个技能的“AI”cd4491ae5027451c900f4b41423c308a.jpg

 接下来为了防止玩家没蓝还可以放技能,我设置变量ba来划分情况972370b04bef48e4ad78fff8ed0f6478.jpg

用while来确定choose最终值,sme(skill me)[1]是所有技能中蓝耗最低的那个,如果目前剩余蓝条比它还小,那么玩家只能普攻或什么也做不了了(这里我没写普攻),而choose-1才能得到对应技能的数据,最后既然引入ba,它必然要对玩家技能选择的switch语句产生影响

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 可以看到只要蓝量大于最低技能蓝耗且选择上符合技能对应数字范围这个循环没有问题733eb2d0199c4e1b9a1bb02e14540f70.jpg

最后我加上一个字符数组来在某些地方布置缓冲,不让字一下子全出来

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c34151d041fb419a919fef474f30c3f1.jpg 这样看上去比较舒服

后来我还尝试加入一些特性,比如防御,在释放某个技能后设置变量x在本回合内改变,对于敌方技能,我的血量减少为伤害*(1-x),还有暴击,设置随机数当它为0时造成暴击,或者是流血效果等等,可惜的是我目前只能让他以文字的形式出现,想要做出图像化的游戏只靠C还是不够的(*•̀ᴗ•́*)و ̑̑给我自己加油

随机出现的百豪状态

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 减伤效果7c7246cae26a4f109a11071b6015b0b5.png

 

 

 

 

 

 

 

 

标题基于Python的汽车之家网站舆情分析系统研究AI更换标题第1章引言阐述汽车之家网站舆情分析的研究背景、意义、国内外研究现状、论文方法及创新点。1.1研究背景与意义说明汽车之家网站舆情分析对汽车行业及消费者的重要性。1.2国内外研究现状概述国内外在汽车舆情分析领域的研究进展与成果。1.3论文方法及创新点介绍本文采用的研究方法及相较于前人的创新之处。第2章相关理论总结和评述舆情分析、Python编程及网络爬虫相关理论。2.1舆情分析理论阐述舆情分析的基本概念、流程及关键技术。2.2Python编程基础介绍Python语言特点及其在数据分析中的应用。2.3网络爬虫技术说明网络爬虫的原理及在舆情数据收集中的应用。第3章系统设计详细描述基于Python的汽车之家网站舆情分析系统的设计方案。3.1系统架构设计给出系统的整体架构,包括数据收集、处理、分析及展示模块。3.2数据收集模块设计介绍如何利用网络爬虫技术收集汽车之家网站的舆情数据。3.3数据处理与分析模块设计阐述数据处理流程及舆情分析算法的选择与实现。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程及测试方法,确保系统稳定可靠。4.1系统实现环境列出系统实现所需的软件、硬件环境及开发工具。4.2系统实现过程详细描述系统各模块的实现步骤及代码实现细节。4.3系统测试方法介绍系统测试的方法、测试用例及测试结果分析。第5章研究结果与分析呈现系统运行结果,分析舆情数据,提出见解。5.1舆情数据可视化展示通过图表等形式展示舆情数据的分布、趋势等特征。5.2舆情分析结果解读对舆情分析结果进行解读,提出对汽车行业的见解。5.3对比方法分析将本系统与其他舆情分析系统进行对比,分析优劣。第6章结论与展望总结研究成果,提出未来研究方向。6.1研究结论概括本文的主要研究成果及对汽车之家网站舆情分析的贡献。6.2展望指出系统存在的不足及未来改进方向,展望舆情
【磁场】扩展卡尔曼滤波器用于利用高斯过程回归进行磁场SLAM研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了利用扩展卡尔曼滤波器(EKF)结合高斯过程回归(GPR)进行磁场辅助的SLAM(同步定位与地图构建)研究,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法通过高斯过程回归对磁场空间进行建模,有效捕捉磁场分布的非线性特征,同时利用扩展卡尔曼滤波器融合传感器数据,实现移动机器人在复杂环境中的精确定位与地图构建。研究重点在于提升室内等无GPS环境下定位系统的精度与鲁棒性,尤其适用于磁场特征明显的场景。文中详细阐述了算法原理、数模型构建、状态估计流程及仿真实验设计。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉机器人感知、导航或状态估计相关理论的研究生、科研人员及从事SLAM算法开发的工程师。; 使用场景及目标:①应用于室内机器人、AGV等在缺乏GPS信号环境下的高精度定位与地图构建;②为磁场SLAM系统的设计与优化提供算法参考和技术验证平台;③帮助研究人员深入理解EKF与GPR在非线性系统中的融合机制及实际应用方法。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析算法实现细节,重点关注高斯过程回归的训练与预测过程以及EKF的状态更新逻辑,可通过替换实际磁场数据进行实验验证,进一步拓展至多源传感器融合场景。
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