博弈python代码

好的，以下是一个简单的博弈代码，实现了石头剪刀布游戏：

import random

def game():
    options = ['石头', '剪刀', '布']
    computer_choice = random.choice(options)
    user_choice = input('请输入你的选择（石头/剪刀/布）：')
    print('你的选择是：', user_choice)
    print('电脑的选择是：', computer_choice)
    if user_choice == computer_choice:
        print('平局！')
    elif (user_choice == '石头' and computer_choice == '剪刀') or \
         (user_choice == '剪刀' and computer_choice == '布') or \
         (user_choice == '布' and computer_choice == '石头'):
        print('你赢了！')
    else:
        print('你输了！')

game()

相关问题

巴什博弈python代码

巴什博弈是一种经典的博弈论问题，它是一个二人游戏，由两个玩家轮流取走一定数量的物品，规定每次只能取走1到m个物品，最后取光物品的玩家获胜。下面是一个简单的巴什博弈的Python代码示例：

def bash_game(n, m):
    if n % (m+1) == 0:
        return "后手获胜"
    else:
        return "先手获胜"

# 示例：先手玩家取走3个物品，每次最多取走4个物品
print(bash_game(10, 4))

在上面的代码中，`n`表示初始物品数量，`m`表示每次最多可以取走的物品数量。`bash_game`函数根据巴什博弈的规则判断最后哪个玩家获胜。如果初始物品数量 `n` 对 `(m+1)` 取余等于0，则表示后手玩家获胜；否则表示先手玩家获胜。

博弈论python代码

以下是一个简单的博弈论代码示例，使用Python实现了最小化极大算法（Minimax Algorithm）：

def minimax(state, depth, is_maximizing):
    # 如果达到了深度限制或者游戏结束，则返回当前状态的得分
    if depth == 0 or game_over(state):
        return evaluate(state)
    
    # 如果当前是最大化玩家，则返回最好的可能分数
    if is_maximizing:
        best_score = float('-inf')
        for move in get_possible_moves(state):
            new_state = make_move(state, move)
            score = minimax(new_state, depth-1, False)
            best_score = max(best_score, score)
        return best_score
    
    # 如果当前是最小化玩家，则返回最坏的可能分数
    else:
        best_score = float('inf')
        for move in get_possible_moves(state):
            new_state = make_move(state, move)
            score = minimax(new_state, depth-1, True)
            best_score = min(best_score, score)
        return best_score

其中，`state`是当前游戏状态，`depth`是搜索深度，`is_maximizing`指示当前是最大化玩家还是最小化玩家。`game_over`函数用于判断游戏是否结束，`evaluate`函数用于计算当前状态的得分，`get_possible_moves`函数用于获取当前状态下所有可能的移动，`make_move`函数用于根据给定的移动更新状态。

在实际应用中，你需要根据具体的博弈规则和游戏状态来编写自己的相应函数。