首先介绍一个重要定理——策梅洛定理(Zermelo) 策梅洛定理,表明在二人参与的游戏/博弈中,如果满足: --------游戏的步骤数有限 --------信息完备(二人都了解游戏规则,了解游戏曾经所发生过的信息) --------不会产生平局 --------确定性(游戏中不会加入随机因素) 则先行一方有必胜策略,或者后行一方有必胜策略. Chomp!游戏 问题:有一个n*m的棋盘,每次可以取走一个方格并拿掉它右边和上边的所有方格.拿到左下角的格子(1,1)者输,那么谁会赢呢? 先给结论:除

游戏简介 Chomp是一个双人游戏,有m x n块曲奇饼排成一个矩形格状,称作棋盘. ----两个玩家轮流自选一块还剩下的曲奇饼,而且还要把它右边和下边所有的曲奇饼都取走(如果存在) ----先吃到左上角(1,1)那块曲奇饼的玩家为失败 如图所示 ------红方选择(3,3)--->------蓝方选择(1,4)----> ----红方选择(1,2)--->-----蓝方选择(2,1)--> ------------>红方玩家只能选左上角那一块,失败 分析 首先介绍一个重要

这是我们讲的传说中的一项措施A×算法.事实上,类上传之前似小件,下面我们分析一下它去 毕竟,在游戏程序,我们从移动一个点到另一个点.和得到的轨迹的最短距离,类别似这样的算法以及几个.运营效率几乎是相同的,最根本无法跟踪 首先,从一点移动到还有一点.最快就是直接走过去了,就像小男生爱上小女生.最好的办法就是直接走到她面前说:我爱你 只是理想状态.差点儿是没有的,弯路那是必定的经过,有曲线.事实上更美-- 那么弯路该怎么走呢,是不是先去背景看下毛主席,再去三亚晒个太阳,再回来告诉她外面的世界好美,不

前言: 算是"long long ago"的事了, 某著名互联网公司在我校举行了一次"lengend code"的比赛, 其中有一题就是"智能俄罗斯方块". 本着一向甘做分母, 闪耀分子的绿叶精神, 着着实实地打了一份酱油. 这次借学习H5的机会, 再来重温下俄罗斯方块的AI编写. 本系列的文章链接如下: 1). 需求分析和目标创新 2). 游戏的基本框架和实现 这些博文和代码基本是同步的, 并不确定需求是否会改变, 进度是否搁置, 但期翼自己能

需求 unity3d的3d开发环境中,原生自带了Navigation的组件,可以很便捷快速的实现寻路功能.但是在原生的2d中并没有相同的功能. 现在国内很多手机游戏都有自动寻路的功能,或者游戏中存在一些例如机器人.npc等,都需要自动寻路的功能. 我需要实现的功能类似于当年FC游戏中淘金者的运动方式.游戏中有淘金者.敌人,可移动,不可移动区域,只能沿着直线的向前向后或者向上向下. 思路 unity3d中也有一些2d寻路的插件.例如A Pathfinding Project Pro和NavMesh

http://blog.csdn.net/acdreamers/article/details/17021095 有一个n*m的棋盘,每次可以取走一个方格并拿掉它右边和上面的所有方格.拿到左下角的格子(1,1)者输,如下图是8*3的 棋盘中拿掉(6,2)和(2,3)后的状态. 结论:答案是除了1*1的棋盘,对于其他大小的棋盘,先手总能赢. 分析:有一个很巧妙的证明可以保证先手存在必胜策略,可惜这个证明不是构造性的,也就是说没有给出先手怎么下才能赢. 证明如下: 如果后手能赢,也就是说后手有必胜策

业务需求      游戏2D型号有圆形和矩形,推断说白了就是碰撞检测 :      1.圆形跟圆形是否有相交      2.圆形跟矩形是否相交       3.矩形和矩形是否相交            先明确要实现的原理,才干有思路写代码      第1个最好推断,推断两个圆中心点的矩形是否小于这两个圆的半径之和      第2个纠结了我一下,只是也不难先看图圆跟矩形关系有4种情况,例如以下图  仅仅要推断圆心到矩形4条边的距离都小于圆的半径或者圆心在矩形内则它们相交,还要推断圆心在矩形内是防止

1. 游戏视频演示 2.三消游戏我的理解 上面视频中的游戏.我做了2个星期时间,仅仅能算个简单Demo,还有bug.特效也差点儿没有.感觉三消游戏主要靠磨.越磨越精品. 市场上三消游戏已经超级多了.主流的是地图型的.差点儿是无尽模式.各种消除特效.各种各样的过关方式,玩起来还是不错的,就是遇到比較难的关卡,要多试几次,运气很好的时候就过了,不然卡死. 这个游戏真正扩展的地方就是过关模式,还须要整个特殊的地图编辑器.配合策划,不断升级游戏. 3.消除涉及到的简单算法 3.1 生成随机地图算法 有各

记录dalao的位运算骚操作 根据百度百科 ,生命游戏,简称为生命,是英国数学家约翰·何顿·康威在 1970 年发明的细胞自动机. 给定一个包含 m × n 个格子的面板,每一个格子都可以看成是一个细胞.每个细胞都具有一个初始状态:1 即为活细胞(live),或 0 即为死细胞(dead).每个细胞与其八个相邻位置(水平,垂直,对角线)的细胞都遵循以下四条生存定律: 如果活细胞周围八个位置的活细胞数少于两个,则该位置活细胞死亡: 如果活细胞周围八个位置有两个或三个活细胞,则该位置活细胞仍然存活:

A*算法是一种启发式的BFS,目的就是找到到达目标位置的最短路径.启发式函数如下: f(x) = g(x) + h(x) g(x)是对出发点到达当前点距离的估约,h(x)是当前点到终点距离的估约.算法是一个广度优先搜索的过程,但是搜索时的可选集合是一个优先级队列,f(x)越小优先级越高. 算法过程描述 1.用起点初始优先级队列opened: 2.在opened中取最小f(x)的坐标节点,如果该点就是终点,则成功找到返回,否则,向该点的相邻方向寻找可行的下一个移动节点,计算每一个可行节点的f(x)

题目链接 中文题,迪杰斯特拉最短路径算法模板题. #include<stdio.h> #include<string.h> #define INF 0x3f3f3f3f ],vis[],map[][],low[],a[]; int n,m,start,end; void dijkstra() { int min,max,i,j,next; memset(visit,,sizeof(visit)); visit[start]=; ;i<n;i++) { vis[i]=map[s

矩形包围盒算法:检测2个矩形是否重叠,在这样情况下要判断2个矩形是否碰撞只需要比较两个矩形顶点的坐标即可.假设矩形A用(x1,y1)表示左上角,(x2,y2)表示右下角,矩形B用(x3,y3)表示左上角,(x4,y4)表示右下角,则满足下列条件则表示没有碰撞,反之则碰撞.没碰撞:x1>x4或者x2<x3.没碰撞:y1>y4或者y2<y3 var ABBox = function(tBox1,tBox2){ var x1 = tBox1.x, y1 = tBox1.y, x2 = t

我写了一种常见的实现算法,和另一种新算法,即不是每次循环计算每个细胞的周围细胞数来产生下一时刻,而是每次每个产生状态变化的细胞主动通知周围的邻居,因此每个细胞增加一个用来记录邻居数的字段.由邻居数决定每个细胞的出生和死亡,然后影响周围邻居的邻居数.并且为了不影响后续细胞的判断,需要新旧邻居数两个状态,用旧邻居数决定自己生死,而自己的生死变化影响周围邻居的新邻居数.另外如果某个格子的新旧邻居数不变则状态不变,增加一个changed字段来表示.下面分别是旧.新两种算法. #include <stdi

KMP算法是一种优秀的字符串匹配算法,字符串匹配的常规算法是一步一步进行移位和比较操作,直至找到完全相匹配的字符串. 下面通过一个例子,为大家仔细说明KMP算法的使用和思路: 问题: 在字符串“DEABCDABABCDABCDABDE”字符串中,匹配字符串"ABCDABD". 算法思路: KMP算法的思路在于,根据已经匹配的部分字符的信息,不把搜索位置移回已经比较过的位置,这样就提高了效率,是不是还是有点不清楚?没关系,让我们来根据一个例子来切实体会一下KMP算法是如何实现的. 图解:

经典算法的Java实现 (1)河内塔问题: 42 (2)费式数列 43 (3)巴斯卡(Pascal)三角形 44 (4)蒙地卡罗法求 PI 45 (5)最大公因数.最小公倍数 46 (6)阿姆斯壮数 47 (7)最大访客数 48 (8)洗扑克牌(乱数排列) 49 (9)约瑟夫问题(Josephus Problem) 50 (10)排列组合 52 (11)得分排行 53 (12)选择.插入.气泡排序 55 (13)快速排序(一) 58 (14)快速排序(二) 60 (15)快速排序(三) 61 (

转:http://blog.csdn.net/naitu/article/details/39555373 在很多飞行射击类游戏里,都有敌人向玩家自动瞄准并开火的功能.在这里本人用unity3D引擎新版本的2D系统来实现这个功能. 首先,让我们了解一下原理的理论知识.我们可以把敌人和玩家放到一个坐标系中,敌人是坐标是的原点((0,0)点),玩家是在这个坐标系中的一点.然后把二者在坐标系中构建成直角三角形来计算坐标系的X轴旋转多少角度指向玩家. 现在假设玩家分别放在坐标系的四个象限中,假设第一象限

点此看题面 大致题意: 有\(n\)个物品,每个物品有两个属性且只能选择其中的一个,要求选择的物品属性值从\(1\)开始递增,问最多能选多少个. 暴搜 看到这题,我第一反应是暴搜... ... 好不容易过了样例,然后又调了半天,结果\(TLE\)了,只得了\(50\)分... ... 匈牙利算法 好吧,此题的正解是匈牙利算法,思想还是比较巧妙的. 建图 我们可以将每个物品的两个属性值作为左半部分的点,将每个物品作为右半部分的点,然后对于每个物品,将其两个属性与其编号连一条边. 然后就出现了一张二

点此看题面 大致题意: 有一个\(N*N\)的\(01\)矩阵,可以任意交换若干行和若干列,问是否有方案使得左上角到右下角的连线上全是\(1\). 题意转换 首先,让我们来对题意进行一波转化. 如果我们把\(x\)坐标看作一张二分图左半部分的点,把\(y\)坐标看作右半部分的点,那么题意就转化成了求这张图是否存在完美匹配. 又由于每次只能交换行与列,因此每行存在的元素和每列存在的元素是固定不变的. 因此,在行与列不停交换的过程中,这张图的匹配数是保持不变的. 综上所述,我们只要对于每一个1,将它

注意到怎么换都行,但是如果把某个黑方块用在对角线上,它原来所在的行列的的黑方块就都不能用 所以要选出n组不重的行列组合,这里用匈牙利算法做二分图匹配即可(用了时间戳优化) #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> using namespace std; const int N=405; int T,n,cnt,h[N],lk[N],v[N],ti; struct qwe { int ne,to; }e[

题目描述: 给定一个非负整数数组,你最初位于数组的第一个位置. 数组中的每个元素代表你在该位置可以跳跃的最大长度. 判断你是否能够到达最后一个位置. 示例 1: 输入: [2,3,1,1,4] 输出: true 解释: 我们可以先跳 1 步,从位置 0 到达 位置 1, 然后再从位置 1 跳 3 步到达最后一个位置. 示例 2: 输入: [3,2,1,0,4] 输出: false 解释: 无论怎样,你总会到达索引为 3 的位置.但该位置的最大跳跃长度是 0,所以你永远不可能到达最后一个位置. 题

大家好,这里是<齐姐聊算法>系列之 Top K 问题. Top K 问题是面试中非常常考的算法题. 8 Leetcode 上这两题大同小异,这里以第一题为例. 题意: 给一组词,统计出现频率最高的 k 个. 比如说 "I love leetcode, I love coding" 中频率最高的 2 个就是 I 和 love 了. 有同学觉得这题特别简单,但其实这题只是母题,它可以升级到系统设计层面来问: 在某电商网站上,过去的一小时内卖出的最多的 k 种货物. 我们先看算法