Qt Minesweeper 扫雷

最新推荐文章于 2024-11-26 11:07:40 发布
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#扫雷 #Qt

本文介绍如何使用Qt框架实现经典扫雷游戏，包括单击扫雷、右击标记及双击九宫格扫雷功能。文章提供源码及可执行程序下载链接。
Qt+sqlite 《扫雷》游戏排名功能
啊渊的专栏
06-14 1907
扫雷游戏在游戏完成后，如果游戏时间小于前10的时间，就可以将自己的名字登记到游戏数据库内，实现该功能的方法很多，我们使用sqlite数据进行数据存储以及数据比较比较容易实现。文章阅读前，您应该了解SQL语句，这是数据库的基本知识点。个人总结SQL数据的知识结构如下图：数据库表设计是数据库工程师的基础，如果你在开发过程中仅仅是使用数据库，可以了解一下自己所在项目的数据库表是如何设计出来的。扫雷游戏相对简单，因此我们只需要一个数据库表就可以了。表名：record存储数据我们根据功能,1. 获取数据库中对应游戏等
扫雷（minesweeper）
qq_38262073的博客
10-28 479
1.买的是项目，没有讲解视频，逆推（没写timer） 2.学习了一段时间发现 应该是有的知识没有学到呢 今天学了windowsbuilder之后，对view（用Java写的，不是html）的制作有了新的观感。 ...
529 Minesweeper 扫雷游戏
weixin_30735391的博客
04-22 154
详见：https://leetcode.com/problems/minesweeper/description/ C++： class Solution { public: vector<vector<char>> updateBoard(vector<vector<char>>& board, vector<in...
扫雷（Qt版本) 简单类封装
boonion的博客
06-02 1025
用一个扫雷小游戏，学会Qt编码特性，培养Qt编程兴趣
QT5下简易扫雷游戏的编写（过程详细）
King_DJF的博客
12-26 7198
先上几张效果图，本人QT刚刚入门一个星期不到，如果你和我一样是个初学者，我觉得这篇文章还有那么点参考价值，如果你是老手，不喜勿喷哈。（全部代码以及工程地址会在最后贴出） 界面比较粗糙，功能也有很多需要完善的，比如计时和分数排名，但是核心的内容应该就是这些了。 如果你感兴趣，下面我就从代码逻辑和界面交互两个方面分别介绍我的编写过程。 1.游戏的内部逻辑： 首先分析一下抽象的游戏过程，把一...
[源码和文档分享]基于QT实现的扫雷小游戏
qq_38474647的博客
06-14 709
一、需求和规格说明 本题目做一个N x M 的扫雷游戏，每个方格包含两种状态：关闭（closed）和打开（opened），初始化时每个方格都是关闭的，一个打开的方格也会包含两种状态：一个数字（clue）和一个雷（bomb）。你可以打开（open）一个方格，如果你打开的是一个bomb，那么就失败；否则就会打开一个数字，该数字是位于[0，8]的一个整数，该数字...
基于嵌入式linux的扫雷qt,基于Qt的扫雷游戏设计.doc
weixin_33236524的博客
05-15 685
济源职业技术学院毕业设计(论文)题目基于Qt的扫雷游戏设计 系别信息工程系　 专业计算机应用技术 班级计应1002班 姓名 学号 ...
基于socket的扫雷小游戏，用qt创建界面
shijunsj_的博客
11-26 362
【代码】基于socket的扫雷小游戏，用qt创建界面。
MineSweeper_扫雷_QT_
10-01
经典扫雷游戏；初级、中级、高级，自定义模式；英雄榜记录。
minesweeper:扫雷运动
05-04
扫雷运动 游戏说明 游戏步骤： 游戏开始时，会提示玩家输入网格大小（宽x高）和地雷数量。 网格是根据这些要求生成的。 游戏开始，提示用户输入要显示的第一个单元格的坐标（x，y）。 游戏将显示结果网格并提示...
基于Qt的扫雷游戏源代码
09-17
本项目是一款基于Qt框架实现的扫雷游戏，它结合了C语言的基础和C++的高级特性，为用户提供了一个交互性强、功能丰富的游戏体验。Qt是一个跨平台的应用程序开发框架，支持Windows、Linux、Mac OS等操作系统，使得此...
QT扫雷游戏（by逆风微光）
09-26
QT扫雷游戏是一款基于Qt框架开发的经典益智游戏，由用户"逆风微光"创建，主要用于初学者熟悉和练习QT编程。这个项目的核心在于利用Qt的图形用户界面（GUI）库来实现扫雷游戏的基本功能，包括游戏界面的绘制、雷区的...
国家自然科学基金项目数据分析与可视化工具_国家自然科学基金项目数据科研项目分析资助趋势统计学科领域分布项目负责人信息经费使用情况成果产出评估国际合作研究青年科学基金.zip
12-01
国家自然科学基金项目数据分析与可视化工具_国家自然科学基金项目数据科研项目分析资助趋势统计学科领域分布项目负责人信息经费使用情况成果产出评估国际合作研究青年科学基金.zip
JouChin_TurbineMarineProject_44300_1764554191333.zip
最新发布
12-01
JouChin_TurbineMarineProject_44300_1764554191333.zip
【太阳能电池系统与逆变器】太阳能电池的电压输出被储存在电池中，同时直流电压通过五级逆变器转换为交流电（Simulink仿真实现）
12-01
【太阳能电池系统与逆变器】太阳能电池的电压输出被储存在电池中，同时直流电压通过五级逆变器转换为交流电（Simulink仿真实现）内容概要：本文档围绕太阳能电池系统与逆变器展开，重点介绍了一个基于Simulink的仿真模型，其中太阳能电池产生的直流电压被储存于电池中，并通过五级逆变器转换为交流电。该系统仿真涵盖了光伏发电、储能管理和电力电子变换的核心环节，突出了多级逆变器在提升电能质量和转换效率方面的优势。文中详细描述了系统结构、工作原理及Simulink建模过程，有助于理解可再生能源系统的能量转换与控制策略。; 适合人群：具备一定电力电子、自动控制或新能源系统基础知识的高校学生、研究人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于教学演示太阳能发电系统的能量流动与转换过程；②支持科研中对多级逆变器拓扑结构的性能分析与优化设计；③为微电网、分布式能源系统中的储能与并网控制提供仿真基础。; 阅读建议：建议结合Simulink软件实际操作，深入理解模型各模块的功能与参数设置，并可通过修改逆变器级数或控制策略进行拓展性实验，以增强对系统动态响应和稳定性的认识。
【智能车竞赛】多模态感知与控制技术融合：基于全国大学生智能汽车竞赛的工程实践与产业落地应用研究
12-01
内容概要：本文全面解析了全国大学生智能汽车竞赛的赛事定位、赛制安排与竞赛类别，并通过武汉大学、成都理工大学等高校的经典参赛案例，深入剖析了智能车在视觉识别、机械结构设计、算法优化等方面的创新实践。文章进一步梳理了智能车开发的核心技术体系，涵盖感知层的多传感器融合与视觉AI部署、决策控制中的路径规划与运动控制策略，以及软硬件平台的协同架构。最后，基于竞赛技术延伸出智能物流分拣车、越野巡检机器人、多模态智能识别平台等实际应用项目，展示了从赛事到产业落地的技术转化路径。; 适合人群：具备一定电子、控制、计算机或机械基础的高校学生及指导教师，尤其适合参与智能车竞赛或工程实践项目的1-3年经验研发人员； 使用场景及目标：①了解智能车竞赛的整体架构与备赛策略；②掌握视觉识别、多传感器融合、运动控制等关键技术的设计与实现方法；③探索竞赛成果向智能物流、无人巡检、安防识别等领域的产业化应用； 阅读建议：建议结合具体案例与技术模块进行系统学习，重点关注技术突破背后的创新思维与跨学科整合方法，同时可参考文中项目实践开展原型开发与成果转化。
基于Java和Vue技术构建的现代化自助点餐系统_包含餐厅员工管理员和客人三种身份角色支持点餐前台和后台管理功能涵盖首页个人中心用户数据修改用户管理商家管理菜品分类菜品信息管理餐桌.zip
12-01
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Arcgispro适用的PPTools工具箱
12-01
工具力求完善，减少bug，如有问题联系我 包含工具： txt转shp 面要素转txt 点要素写入界址点成果表 面要素生成界址点 界址点两连 查找尖锐角_仅查找以作参考 尖锐角分割_仅分割以做参考 尖锐角分割合并 (距离) 尖锐角分割合并 (面积) 小面积按属性合并 (终极版) 表格自动转GDB1.3 分组编号 1.1 更新bsm及ysdm1.0 更新一级类 数据比对 (第五版) 数据更新 数据库要素清空 制作举证图斑信息表 字段比对 字段重复值清理
C++基于C++的AI模型部署技术：多平台推理框架集成与低功耗优化方案设计
12-01
内容概要：本文系统梳理了基于C++在边缘设备上部署AI模型的完整技术体系，涵盖基础语法强化、核心库应用、主流推理框架集成及多平台实战案例。重点讲解了嵌入式C++内存管理、多线程安全编程与跨平台编译技术，并结合OpenCV、Tengine、TensorRT、TensorFlow Lite Micro等框架，详细展示了在RK3588、Jetson、ESP32-S3等典型边缘芯片上部署YOLOv8、DeepLabV3+、MobileNetV3等模型的工程实现方法。同时提供多个可二次开发的开源项目与调试工具链，覆盖工业检测、自动驾驶、物联网等应用场景。; 适合人群：具备C++基础和嵌入式开发经验，从事边缘计算、AI推理部署相关工作的1-3年研发人员或项目开发者； 使用场景及目标：①掌握在不同边缘芯片平台上使用C++部署AI模型的核心流程与性能优化技巧；②实现低功耗、高实时性的图像分类、目标检测、语义分割等任务；③解决实际开发中的内存泄漏、算子兼容、跨平台编译等问题； 阅读建议：建议结合文中提供的开源项目进行实操演练，重点关注内存管理、硬件加速与工程配置部分，在真实边缘设备上调试验证代码以加深理解。
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