解析这段代码 def checkWin(self): index = -1 winNum = 0 self.ballNum = 0 for i in range(0, 16): for j in range(0, 16): index+=1 if ballList[index] == 2: self.ballNum+=1 if (boxList[index] == 3): winNum+=1 if self.ballNum == winNum: self.level+=1 initData(self.level)
时间: 2024-04-06 17:30:10 浏览: 98
这段代码主要是实现一个游戏的胜利判断的功能,具体的实现细节如下:
1. 初始化变量:index、winNum、self.ballNum都被赋值为0。
2. 循环遍历一个16 * 16的boxList和ballList,index表示当前遍历到的位置。如果ballList[index]等于2,说明这个位置有一个球,self.ballNum加一。
3. 如果boxList[index]等于3,说明这个位置要求有一个球,winNum加一。
4. 如果self.ballNum等于winNum,说明所有要求位置已经满足,游戏胜利,将level加一,然后调用initData函数进行下一关的初始化。
总之,这段代码主要是实现了游戏的胜利判断功能。
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java中根据提示,在右侧编辑器 Begin-End 区域补充代码,实现一个彩票游戏,具体要求如下: 首先输入一个int类型的整数作为中奖号码,然后输入一个int类型的整数作为彩票号码,这两个数都是 3 位数; 判断中奖情况,并输出相应的奖金金额。如果一等奖则输出10000,二等奖则输出3000,三等奖则输出200,没中奖则输出0,输出末尾不换行。 测试说明 平台会对你编写的代码进行测试: 测试输入:189 981; 预期输出: 10000 测试输入:189 118; 预期输出: 3000 提示: 注意那些特殊的中奖号码如 111、222 等,这会造成兑奖规则判断的细微改变。例如,当中奖号码为 111 时是没有二等奖的。
```java
import java.util.Scanner;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
Scanner sc = new Scanner(System.in);
int winNum = sc.nextInt(); // 中奖号码
int lotteryNum = sc.nextInt(); // 彩票号码
int winMoney = 0; // 中奖金额
if (winNum == lotteryNum) {
winMoney = 10000; // 一等奖
} else if (winNum / 100 == lotteryNum / 100 && winNum % 10 == lotteryNum % 10
|| winNum / 10 % 10 == lotteryNum / 10 % 10 && winNum % 10 == lotteryNum % 10
|| winNum / 100 == lotteryNum / 100 && winNum / 10 % 10 == lotteryNum / 10 % 10
|| winNum / 100 == lotteryNum % 10 && winNum % 10 == lotteryNum / 100
|| winNum / 10 % 10 == lotteryNum % 10 && winNum % 10 == lotteryNum / 100
|| winNum / 100 == lotteryNum / 10 % 10 && winNum % 10 == lotteryNum % 10) {
winMoney = 3000; // 二等奖
} else if (winNum / 100 == lotteryNum / 100 || winNum / 10 % 10 == lotteryNum / 10 % 10
|| winNum % 10 == lotteryNum % 10) {
winMoney = 200; // 三等奖
}
System.out.print(winMoney);
}
}
```
地震波自适应协方差矩阵的瞬时极化分析及带有中文注释和代码讲解的matlab代码示例
以下是地震波自适应协方差矩阵的瞬时极化分析及带有中文注释和代码讲解的matlab代码示例:
% 1. 读取地震波数据
[data,fs]=audioread('earthquake.wav'); % 读取音频文件,返回数据和采样频率
T=1/fs; % 采样间隔
t=(0:length(data)-1)*T; % 时间轴
N=length(data); % 数据点数
figure;
plot(t,data); % 绘制原始地震波形图
xlabel('时间/s');ylabel('振幅');
% 2.自适应协方差矩阵的计算
winlen=0.2; % 时间窗长度
winnum=floor(N/(winlen*fs)); % 时间窗数量
winstep=floor(winlen*fs/2); % 时间窗移动步长
C=zeros(3,3,winnum); % 初始化自适应协方差矩阵
for i=1:winnum
start=(i-1)*winstep+1; % 时间窗开始位置
stop=start+winlen*fs-1; % 时间窗结束位置
x=data(start:stop,1); % 取出一个时间窗内的数据
C(:,:,i)=cov(x); % 计算自适应协方差矩阵
end
% 3.瞬时极化分析
E=zeros(winnum,3); % 初始化瞬时极化向量
for i=1:winnum
[V,D]=eig(C(:,:,i)); % 特征值分解
[~,ind]=sort(diag(D),'descend'); % 特征值从大到小排序
V=V(:,ind); % 特征向量按特征值排序
E(i,:)=V(:,1)'; % 瞬时极化向量为特征向量矩阵的第一列
end
% 4.绘制瞬时极化图
figure;
hold on;
plot(t(1:winstep:end-winlen*fs+1),E(:,1),'r'); % 绘制x方向瞬时极化向量
plot(t(1:winstep:end-winlen*fs+1),E(:,2),'g'); % 绘制y方向瞬时极化向量
plot(t(1:winstep:end-winlen*fs+1),E(:,3),'b'); % 绘制z方向瞬时极化向量
xlabel('时间/s');ylabel('瞬时极化向量');
legend('x方向','y方向','z方向');
hold off;
% 5.绘制瞬时极化图和地震波形图的叠加
figure;
hold on;
plot(t,data); % 绘制原始地震波形图
plot(t(1:winstep:end-winlen*fs+1),E(:,1),'r'); % 绘制x方向瞬时极化向量
plot(t(1:winstep:end-winlen*fs+1),E(:,2),'g'); % 绘制y方向瞬时极化向量
plot(t(1:winstep:end-winlen*fs+1),E(:,3),'b'); % 绘制z方向瞬时极化向量
xlabel('时间/s');ylabel('振幅/瞬时极化向量');
legend('地震波形','x方向','y方向','z方向');
hold off;
以上是地震波自适应协方差矩阵的瞬时极化分析及带有中文注释和代码讲解的matlab代码示例。
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