17、C编程:从纸牌游戏到基础类库的应用

C#编程:从纸牌游戏到基础类库的应用

1. 纸牌游戏的实现与分析

在编程实践中,纸牌游戏是一个有趣且能综合运用多种知识的项目。下面我们来详细分析一个简化版的21点纸牌游戏的实现。

1.1 游戏流程与基本情况

这个游戏的输出展示了玩家和庄家手牌的情况,以及每一轮的总分。例如,玩家手牌可能是“梅花4、红桃6、方块K”,总分为20;庄家手牌初始为“红桃J”,总分为10。玩家可以选择“Hit(要牌)”或“Stay(停牌)”。游戏会不断进行,直到分出胜负。不过,这个游戏存在一些不足,比如它不会提示玩家是否拿到了21点的“黑杰克”,也不会记录玩家与电脑的胜负历史,这些都可以作为后续的改进点。

1.2 枚举类型的使用

为了更方便地处理纸牌,程序使用了枚举类型。
- 花色枚举 :在代码的第7 - 14行,定义了一个枚举来存储不同的花色。为了便于数值处理,将第一个位置设为错误值,从梅花开始,每个花色被赋予1到4的值。例如,原本可以通过将“clubs = 1”来实现数值分配,这里为了可能的错误处理,保留了第0位置。
- 牌面数值枚举 :在第16 - 32行定义了 CardValue 枚举,用于表示每张牌的数值。同样跳过了0,为了让A等于1,2等于2,以此类推。也可以通过将“Ace = 1”并移除第18行来实现相同的编号。

1.3 纸牌类型的定义

纸牌类型被定义为一个结构体( Card ),而不是类。这是因为结构体体积小,使用起来更高效。
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基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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