地鼠出现

本文介绍了一个简单的地鼠游戏实现方案,使用HTML和JavaScript构建。通过随机显示地鼠图片,玩家点击图片来完成打击地鼠的动作,游戏具备开始按钮和隐藏功能。

这里写图片描述


<!DOCTYPE html>
<html>
    <head>
        <meta charset="UTF-8">
        <title></title>
        <script>

//          var ran = parseInt(Math.random()*25);// 0 -- 24
//          document.write(ran);

            var img;
            var imgs;

            window.onload = function(){

                //游戏开始
                document.getElementById("btn").onclick = function(){
//                  var imgs = document.getElementsByTagName("img");

                    //获取所有图片对象的数组
                    imgs = document.images;

                    show();

                }

                document.getElementById("yc").onclick = function(){
                    img.src = "img/00.jpg";
                }

            }

            //地鼠出现方法
            function show(){
                //获取随机的一张图片的下标
                var i = parseInt(Math.random()*imgs.length);
                //地鼠随机出现
                img = imgs[i];
                img.src = "img/01.jpg";

                setTimeout("show()",1000);
            }

            //打击地鼠方法
            function play(obj){

                //获取图片名称
                var str = obj.src;
                var s = str.split("/");
                var name = s[s.length-1].charAt(1);

                if(name == 1){
                    obj.src = "img/02.jpg";
                }

//              document.getElementById("str").innerHTML = s[s.length-1].charAt(1);
//              var mess = "";
//              for (var i = 0 ; i < s.length ; i++) {
//                  mess += s[i]+"<br>";
//              }
//              document.getElementById("str").innerHTML = mess;

            }

        </script>
    </head>
    <body>

        <button id="btn">开始</button>
        <button id="yc">隐藏</button>

        <!--游戏区域-->
        <table border="1px">
            <tr>
                <td><img src="img/00.jpg" onclick="play(this)" /></td>
                <td><img src="img/00.jpg" onclick="play(this)" /></td>
                <td><img src="img/00.jpg" onclick="play(this)" /></td>
                <td><img src="img/00.jpg" onclick="play(this)" /></td>
                <td><img src="img/00.jpg" onclick="play(this)" /></td>
            </tr>
            <tr>
                <td><img src="img/00.jpg" onclick="play(this)" /></td>
                <td><img src="img/00.jpg" onclick="play(this)" /></td>
                <td><img src="img/00.jpg" onclick="play(this)" /></td>
                <td><img src="img/00.jpg" onclick="play(this)" /></td>
                <td><img src="img/00.jpg" onclick="play(this)" /></td>
            </tr>
            <tr>
                <td><img src="img/00.jpg" onclick="play(this)" /></td>
                <td><img src="img/00.jpg" onclick="play(this)" /></td>
                <td><img src="img/00.jpg" onclick="play(this)" /></td>
                <td><img src="img/00.jpg" onclick="play(this)" /></td>
                <td><img src="img/00.jpg" onclick="play(this)" /></td>
            </tr>
            <tr>
                <td><img src="img/00.jpg" onclick="play(this)" /></td>
                <td><img src="img/00.jpg" onclick="play(this)" /></td>
                <td><img src="img/00.jpg" onclick="play(this)" /></td>
                <td><img src="img/00.jpg" onclick="play(this)" /></td>
                <td><img src="img/00.jpg" onclick="play(this)" /></td>
            </tr>
            <tr>
                <td><img src="img/00.jpg" onclick="play(this)" /></td>
                <td><img src="img/00.jpg" onclick="play(this)" /></td>
                <td><img src="img/00.jpg" onclick="play(this)" /></td>
                <td><img src="img/00.jpg" onclick="play(this)" /></td>
                <td><img src="img/00.jpg" onclick="play(this)" /></td>
            </tr>
        </table>

        <span id="str"></span>

    </body>
</html>
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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