import randomdef normal_game(x): while x > 1: user_choice = int(input("请输入你要拿走的物品数量:")) while user_choice <= 0 or user_choice > x // 2: user_choice = int(input("无效的选择,请重新输入:")) x -= user_choice print("现在还剩下", x, "个物品。") print("你输了!")x = random.randint(10, 20)print("现在有", x, "个物品。")normal_game(x)

时间: 2024-04-28 09:23:45 浏览: 12
这是一个 Python 的代码,实现了一个简单的游戏。游戏的玩法是:有一堆物品,两个人轮流从中拿走一些物品,每次拿走的物品数量不能超过剩余物品的一半,拿走最后一个物品的人输掉游戏。 代码中的 normal_game 函数接受一个整数 x,代表初始物品数量。while 循环用来模拟两个人轮流拿走物品的过程,直到剩下一个物品为止。内部的 while 循环用来检验用户输入的合法性。最后输出游戏结果。 在代码的最后,使用 random.randint() 函数生成一个 10 到 20 之间的随机整数作为初始物品数量,然后调用 normal_game 函数开始游戏。
相关问题

import random def smart_game(x): while x > 1: if x & (x+1) == 0: user_choice = random.randint(1, x // 2) else: k = 0 while (1 << k) - 1 <= x: k += 1 user_choice = x - ((1 << (k-1)) - 1) x -= user_choice print("现在还剩下", x, "个物品。") print("你输了!") x = random.randint(10, 20) print("现在有", x, "个物品。") smart_game(x)每步的意思

这段代码的每步意思如下: 1. 首先生成一个随机数x,表示物品的数量。x的范围在10到20之间。 2. 定义一个名为smart_game的函数,接受一个整数参数x。 3. 在while循环中,判断物品的数量是否大于1。如果是,就执行下面的语句;否则,退出循环。 4. 判断物品数量x的二进制表示中是否有两个连续的0。如果有,即 x & (x+1) == 0,则用随机数生成器生成一个1到x/2之间的整数作为玩家的选择,表示从物品中取走的数量。 5. 如果物品数量x的二进制表示中没有两个连续的0,即 x & (x+1) != 0,则计算出比x小的最大的2的整数次幂a,使得a-1<=x。然后计算出玩家应该取走的物品数量,即 x-(a-1)。 6. 将玩家取走的物品数量从物品总数x中减去,得到新的物品数量。 7. 输出新的物品数量x,提示玩家还剩下多少个物品。 8. 当物品数量x等于1时,退出循环。输出“你输了!”,结束游戏。 9. 在主程序中,调用smart_game函数,传入一个随机数x作为参数,开始游戏。

求解a到b内(包含a和b)所有的质数,并对每个质数的每一位数字求和。请完善程序。程序如下: import math def IsPrime(i): if i==1: return False for j in range(2,int(math.sqrt(i))+1): if____: return False return True a=int(input("请输入a:")) b=int(input("请输入b:")) summ=0 for i in range(a,b+1): if IsPrime(i): ________ while t>0: summ=summ+t%10 _________ print("数字和为:",summ)

好的,我来补全这个Python程序: ```python import math def IsPrime(i): if i == 1: return False for j in range(2, int(math.sqrt(i)) + 1): if i % j == 0: return False return True a = int(input("请输入a:")) b = int(input("请输入b:")) summ = 0 for i in range(a, b+1): if IsPrime(i): t = i while t > 0: summ = summ + t % 10 t = t // 10 print(i, "的数字和为:", summ) summ = 0 ``` 在这个程序中,我们定义了一个`IsPrime()`函数,用于判断一个数是否是质数。接着,我们输入了两个数`a`和`b`,并定义了一个变量`summ`用于记录质数的每个数字的和。 接下来,我们使用了`for`循环遍历区间`[a, b]`中的所有数,判断它们是否是质数。如果是质数,则使用`while`循环将其每个数字的和累加到变量`summ`中,最后将这个质数和它的数字和打印出来,并将变量`summ`归零。 你可以运行这个程序来输出区间`[a, b]`内所有的质数,并计算它们的数字和。希望这个程序能够帮助到你!

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请修改这一份代码:import random from sklearn import svm from sklearn.metrics import accuracy_score from skimage.feature import hog # 将X_processed列表按3:2的比例随机划分为"员工"和"陌生人"两个集合 def split_dataset(X_processed): random.shuffle(X_processed) split_index = int(len(X_processed) * 3 / 5) employee_set = X_processed[:split_index] stranger_set = X_processed[split_index:] return employee_set, stranger_set # 使用HOG特征提取进行人脸识别训练 def train_face_recognition(employee_set): X = [] = [] for i, face_images in enumerate(employee_set): for face_image in face_images: feature = hog(face_image, orientations=8, pixels_per_cell=(10, 10), cells_per_block=(1, 1), visualize=False) X.append(feature) y.append(i) # i代表员工的标签 clf = svm.SVC() clf.fit(X, y) return clf # 随机抽取一张图片进行识别 def recognize_random_face(clf, X_processed): random_index = random.randint(0, len(X_processed)-1) random_face_images = X_processed[random_index] random_face_image = random.choice(random_face_images) feature = hog(random_face_image, orientations=8, pixels_per_cell=(10, 10), cells_per_block=(1, 1), visualize=False) prediction = clf.predict([feature]) return prediction[0] == random_index # 示例用法 X_processed = [...] # X_processed列表的具体内容 employee_set, stranger_set = split_dataset(X_processed) clf = train_face_recognition(employee_set) result = recognize_random_face(clf, X_processed) print("识别结果:", result),增加如下功能:如果测试时认为图片不属于员工集中的任何一个员工,prediction应该等于0;“陌生人”集合也应当拥有标签,“陌生人”的标签都是0,代表非员工

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