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

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 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

 

 

 

 

 

 

 

 

胚胎实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:胚胎实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:219张图片 验证集:49张图片 测试集:58张图片 总计:326张图片 • 训练集:219张图片 • 验证集:49张图片 • 测试集:58张图片 • 总计:326张图片 • 分类类别: 胚胎(embryo):表示生物胚胎结构,适用于发育生物研究。 • 胚胎(embryo):表示生物胚胎结构,适用于发育生物研究。 • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形标注,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片来源于相关研究领域,格式为常见图像格式,细节清晰。 二、适用场景 • 胚胎发育AI分析系统:构建能够自动分割胚胎实例的AI模型,用于生物研究中的形态变化追踪和量化分析。 • 医与生物研究:在生殖医、遗传等领域,辅助研究人员进行胚胎结构识别、分割和发育阶段评估。 • 术与创新研究:支持计算机视觉与生物医的交叉科研究,推动AI在胚胎中的应用,助力高水平论文发表。 • 教育与实践培训:用于高校或研究机构的实验教,帮助生和从业者掌握实例分割技术及胚胎知识。 三、数据集优势 • 精准与专业性:实例分割标注由领域专家完成,确保胚胎轮廓的精确性,提升模型训练的可靠性。 • 任务专用性:专注于胚胎实例分割,填补相关领域数据空白,适用于细粒度视觉分析。 • 格式兼容性:采用YOLO标注格式,易于集成到主流深度习框架中,简化模型开发与部署流程。 • 科价值突出:为胚胎发育研究、生命科创新提供关键数据资源,促进AI在生物中的实际应用。
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