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【中国象棋人机对战】引入了AI算法，学习低代码和高代码如何混编并互相调用
以低代码和高代码（原生JS代码）混编的方式引入了AI算法，学习如何使用表达式调用原生代码的。整个过程在众触低代码应用平台进行，适合高阶学员。 AI智能级别演示 AI算法分三个等级，体现出来的智能水平不同。 切换皮肤 切换棋阵 各棋子的走法规则 先动手玩一玩：https://chinese-ches求解马走棋问题C/C++
问题描述 在 m 行 n 列的棋盘上有一个中国象棋中的马，马走日字且只能向右走。 请找到可行路径的条数，使得马从棋盘的左下角 (1,1)(1,1) 走到右上角 (m,n)(m,n)。 Tip 1: 本题为单组输入。 Tip 2: 马向右走指从 (X,Y) 走到 (X+2, Y+1) 或 (X+1, Y+2) 位置 输入描述 一行，两个正整数自走棋羁绊搭配算法
自走棋羁绊搭配算法 #!/usr/bin/python3 # -*- coding: utf-8 -*- """ author: tuzichun ps : zl-sb """ import numpy as np import pandas as pd from itertools import combinations class Chess(object): # 初始化中给对象属性赋值 def __init__(se【Qt象棋游戏】08_人机博弈高阶算法
文章目录 01 - 极大极小值算法02 - 电脑和人类所有走棋路径03 - 走一步看两步04 - 走一步看多步04 - 总结 01 - 极大极小值算法 上一期博客介绍了最为简单的人机博弈算法，包括获取所有合法路径，简单的估值以及电脑走棋，本期博客在介绍估值算法上增加极大极小值算法（Minma【Qt象棋游戏】07_人机博弈算法开端
文章目录 01 - 人机博弈算法简述02 - 相关成员与方法03 - 获取电脑棋子能走路径04 - 电脑走棋05 - 总结 01 - 人机博弈算法简述 前面详细介绍了棋盘类的封装、棋子类的封装以及各种类型的棋子的走棋算法的实现。有了前面的铺垫，就能迈出电脑智能下棋的第一步了。魏迟燕的自走棋
魏迟燕的自走棋 题意 有 \(n\) 个人，\(m\) 件装备，每个人只能装备一件装备，每件装备只能分配给一个人。 其中，第 \(i\) 件装备可以给 \(k_i\) 个人中的一个，分别为 \(p_1,...,p_{k_i}\) 获得的战力提升为 \(w_i\) ，总战力提升即为所有士兵战力提升之和。 魏迟燕想知道他能获得的最大总战【自走棋】地图格子高亮效果
<1>效果： <2>思路： 需求把地图划分成均匀网格，放置玩家到任意一个网格，显示玩家可攻击范围所有网格高亮(放置) 1.如何划分网格？ 定义行和列最大数量(自走棋row=8 col=8) 定义起始位置Vector3 startPos 从起始点 向X轴正方向延伸列 向Z轴正方向延伸行 为什么单独实例化每个格子？方便做[刀塔自走棋] 一些游戏要素
前言 自走棋最好玩的地方是各种阵容组合产生的各种羁绊，但是所有阵容的成型必须依靠游戏的基本要素，也就是：金钱、科技、车位、卡池。 金钱 每回合金钱结算计算方法： 收入 = 基础收入+ 利息收入 + 胜利收入 + 连胜收入 + 连败收入 基础收入上限 5 利息收入上限 5 胜利收入上限 1 连胜收