#include"regret.h" regret::regret() {} regret::~regret() {} regret pl;逐行解释
时间: 2023-12-06 18:42:51 浏览: 30
这段代码是一个简单的C++类定义,其中包含了一个名为`regret`的类。下面是对每一行代码的解释:
- `#include "regret.h"`:预处理指令,引入头文件`regret.h`。
- `regret::regret() {}`:类的构造函数定义,不需要任何参数,构造函数体为空。
- `regret::~regret() {}`:类的析构函数定义,不需要任何参数,析构函数体为空。
- `regret pl`:创建一个名为`pl`的`regret`类对象。
- `逐行解释`:这不是代码,而是一段中文注释,解释了上面的代码的含义。
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#pragma once #include<iostream> #include"Panel.h" #include"regret.h" using namespace std; class Player { public: //玩家姓名 string name; //玩家需要操作的棋盘 Panel* P; //Type用于指示玩家是黑子还是白子 regret* p3; int Type; //析构函数 Player(string Nmae, int type, Panel* p, regret* pl); ~Player(); //Judgment判断玩家是否赢得游戏,返回true则表示该玩家赢的游戏。 bool Judgment(); //set用于设置玩家的落子,当玩家落子后设置相应的坐标点 void set(); };逐行解释
这是一个C++的代码,包含了一个名为Player的类,下面对其进行逐行解释。
```cpp
#pragma once
#include<iostream>
#include"Panel.h"
#include"regret.h"
using namespace std;
```
这部分是头文件的引用,使用了iostream、Panel.h和regret.h头文件,并且使用了std命名空间。
```cpp
class Player {
public:
//玩家姓名
string name;
//玩家需要操作的棋盘
Panel* P;
//Type用于指示玩家是黑子还是白子
regret* p3;
int Type;
//析构函数
Player(string Nmae, int type, Panel* p, regret* pl);
~Player();
//Judgment判断玩家是否赢得游戏,返回true则表示该玩家赢的游戏。
bool Judgment();
//set用于设置玩家的落子,当玩家落子后设置相应的坐标点
void set();
};
```
这里定义了一个Player类,包含了四个成员变量和三个成员函数。
成员变量:
- name:玩家姓名,类型为string。
- P:指向Panel对象的指针,表示玩家需要操作的棋盘。
- p3:指向regret对象的指针,表示玩家可以悔棋的次数。
- Type:表示玩家是黑子还是白子,类型为int。
成员函数:
- 构造函数:接受四个参数,分别为玩家姓名、玩家类型、指向Panel对象的指针和指向regret对象的指针。
- 析构函数:用于清理Player对象。
- Judgment函数:用于判断当前玩家是否赢得游戏,如果是则返回true,否则返回false。
- set函数:用于设置玩家的落子,当玩家落子后设置相应的坐标点。
```cpp
Player(string Nmae, int type, Panel* p, regret* pl);
```
这是Player类的构造函数,接受四个参数:
- Nmae:玩家姓名,类型为string。
- type:表示玩家是黑子还是白子,类型为int。
- p:指向Panel对象的指针,表示玩家需要操作的棋盘。
- pl:指向regret对象的指针,表示玩家可以悔棋的次数。
```cpp
~Player();
```
这是Player类的析构函数,用于清理Player对象。
```cpp
bool Judgment();
```
这是Player类的成员函数,用于判断当前玩家是否赢得游戏,如果是则返回true,否则返回false。
```cpp
void set();
```
这是Player类的成员函数,用于设置玩家的落子,当玩家落子后设置相应的坐标点。
regret 强化学习
在强化学习中,regret(遗憾)是一个用来衡量算法性能的指标。它表示在一个决策过程中,如果我们采取了不同的行动,是否会获得更高的累积奖励。具体来说,regret是指在每个时间步骤上,当前采取的行动与最优行动之间的奖励差距的累积值。通过分析regret,我们可以评估强化学习算法的效果和性能。在强化学习中,我们希望通过减小regret来提高算法的性能,使智能体能够做出更优的决策。[1]
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