写一个贪吃蛇游戏c语言代码

时间: 2023-04-08 07:03:11 浏览: 92
我可以回答这个问题。以下是一个简单的贪吃蛇游戏的C语言代码: #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <conio.h> #include <windows.h> #define WIDTH 20 #define HEIGHT 20 int score = 0; int gameover = 0; int speed = 100; COORD snake[100]; COORD food; enum Direction { STOP = 0, LEFT, RIGHT, UP, DOWN }; enum Direction dir; void Setup() { gameover = 0; dir = STOP; snake[0].X = WIDTH / 2; snake[0].Y = HEIGHT / 2; food.X = rand() % WIDTH; food.Y = rand() % HEIGHT; score = 0; } void Draw() { system("cls"); for (int i = 0; i < WIDTH + 2; i++) printf("#"); printf("\n"); for (int i = 0; i < HEIGHT; i++) { for (int j = 0; j < WIDTH; j++) { if (j == 0) printf("#"); if (i == snake[0].Y && j == snake[0].X) printf("O"); else if (i == food.Y && j == food.X) printf("F"); else { int print = 0; for (int k = 1; k < score; k++) { if (snake[k].X == j && snake[k].Y == i) { printf("o"); print = 1; } } if (!print) printf(" "); } if (j == WIDTH - 1) printf("#"); } printf("\n"); } for (int i = 0; i < WIDTH + 2; i++) printf("#"); printf("\n"); printf("Score: %d\n", score); } void Input() { if (_kbhit()) { switch (_getch()) { case 'a': dir = LEFT; break; case 'd': dir = RIGHT; break; case 'w': dir = UP; break; case 's': dir = DOWN; break; case 'x': gameover = 1; break; } } } void Logic() { COORD prev = snake[0]; COORD prev2; snake[0] = food; for (int i = 1; i < score; i++) { prev2 = snake[i]; snake[i] = prev; prev = prev2; } switch (dir) { case LEFT: snake[0].X--; break; case RIGHT: snake[0].X++; break; case UP: snake[0].Y--; break; case DOWN: snake[0].Y++; break; } if (snake[0].X == food.X && snake[0].Y == food.Y) { score++; food.X = rand() % WIDTH; food.Y = rand() % HEIGHT; } if (snake[0].X < 0 || snake[0].X >= WIDTH || snake[0].Y < 0 || snake[0].Y >= HEIGHT) gameover = 1; for (int i = 1; i < score; i++) { if (snake[0].X == snake[i].X && snake[0].Y == snake[i].Y) gameover = 1; } } int main() { Setup(); while (!gameover) { Draw(); Input(); Logic(); Sleep(speed); } printf("Game Over!\n"); return 0; }

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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