Python 练习 —— 2048

本文介绍了作者使用Python实现控制台版2048游戏的思路和过程,包括游戏规则、实现思路和关键代码。通过处理4*4矩阵,响应用户输入的方向键,动态更新矩阵状态,最终实现游戏的运行。

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1. 引言
     2048 这段时间火的不行啊,大家都纷纷仿造,“百家争鸣”,于是出现了各种技术版本:除了手机版本,还有C语言版、Qt版、Web版、java版、C#版等,刚好我接触Python不久,于是弄了个Python版——控制台的2048,正好熟悉下Python语法,程序运行效果如下:

图 1  Python版控制台2048运行截图

     程序代码加上注释大概150行左右,利用了一些Python内置数据类型的操作节省了不少代码量。下面说说我的编写思路,最后会给出 源代码

2. 2048 实现思路

      2.1 游戏规则
     这个游戏可玩性很好,简单的移动方向键让数字叠加,并且获得这些数字每次叠加后的得分,当出现2048这个数字时游戏胜利。同时每次移动方向键时,都会在这个4*4的方格矩阵的空白区域随机产生一个数字2或者4,如果方格被数字填满了,那么就GameOver了。
    

       2.2 实现思路
     这个游戏的全部操作都是围绕着一个4*4的矩阵进行,每次从用户界面获取用户的操作(即移动方向),然后重新计算这个4*4矩阵的状态,最后刷新用户界面显示4*4矩阵的最新状态,不断的循环这个过程,直到出现2048或没有空白方块了,下面是一个处理流程示意图:
    
     我写的是控制台程序,没有UI界面,因此用字符(W/S/A/D)代表方向键的输入,以数字0代表空白方格。接下来是计算部分,以向左移动为例,4*4矩阵在接收到向左移动的指令后,应该将每行的数字向左叠加, 将一行的叠加操作定义为函数 handle(list, direction),其第一个参数用来存储4*4矩阵中的某一行(列),第二个参数表示移动的方向(上下左右)。

     这样当左右移动方向键时,可以这样来计算矩阵:遍历矩阵的每行,并将每行的数字沿左或右进行叠加操作。
for row in matrix:
         handle(row, direction)

     对于上下移动方向键时,由于矩阵是按行存储的,不能直接处理矩阵中的列,可以通过变通采用上面的函数handle()。对于矩阵中每一列,先将其拷贝到一个列表中,然后调用handle()函数对该列表进行叠加处理,最后再将叠加后的新列表拷贝回原始矩阵中其所在的列,其逻辑上等同于下面的代码操作。
### 关于蓝桥杯 Python 中跳跃类题目及其解法 #### 题目背景与分析 蓝桥杯竞赛中的跳跃类题目通常涉及数组操作、动态规划 (Dynamic Programming, DP) 或贪心算法。这类问题的核心在于如何合理设计状态以及优化计算过程[^2]。 对于跳跃类问题,常见的场景包括: - **单向跳跃**:给定一系列位置和每一步可跳的最大步数,判断能否到达终点。 - **多方向跳跃**:允许向前或向后跳跃一定距离,求最小跳跃次数或其他目标函数值。 以下是针对此类问题的一个通用解决方案框架: --- #### 动态规划解决跳跃问题的思路 动态规划是一种常用的策略来处理跳跃类问题。其核心思想是定义一个 `dp` 数组,其中每个元素表示达到该位置所需的最少跳跃次数或某种最优条件下的代价。 假设我们有一个长度为 `n` 的数组 `arr` 表示各个位置的状态,则可以按照如下方式构建动态规划方程: ```python def min_jumps(arr): n = len(arr) dp = [float('inf')] * n # 初始化 dp 数组为无穷大 dp[0] = 0 # 初始位置不需要跳跃 for i in range(1, n): # 遍历每一个位置 for j in range(i): # 尝试从前一个位置跳到当前位置 if j + arr[j] >= i and dp[j] != float('inf'): # 如果可以从 j 跳到 i dp[i] = min(dp[i], dp[j] + 1) # 更新当前最少跳跃次数 return dp[-1] if dp[-1] != float('inf') else -1 # 返回最后一个位置的结果 ``` 上述代码实现了基于动态规划的最小跳跃次数问题解答方法。 --- #### 使用贪心算法优化跳跃问题 除了动态规划外,某些特定条件下还可以采用更高效的贪心算法解决问题。例如,在“跳跃游戏”中只需要验证是否存在一种路径能够抵达终点即可,而无需关心具体的跳跃次数。 下面是一个典型的贪心算法实现例子: ```python def can_jump_greedy(arr): max_reach = 0 # 当前能到达的最远索引 for i, jump in enumerate(arr): if i > max_reach: # 若当前位置无法被覆盖则返回 False return False max_reach = max(max_reach, i + jump) # 更新最大可达范围 return True # 如果循环结束说明可以到达最后一位 ``` 此段代码利用了局部最优原则——即每次尽可能扩展所能触及的距离,从而保证整体效率最高。 --- #### 总结 无论是通过动态规划还是贪心算法解决跳跃类问题,都需要仔细考虑边界情况并选择合适的数据结构存储中间结果。此外,实际编程过程中还应注意时间复杂度控制以应对大规模数据集带来的挑战。 ---
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