java推箱子游戏源代码_java实现推箱子小游戏(附源码)

时间: 2023-10-17 21:30:00 浏览: 48
以下是一个简单的Java实现推箱子小游戏的源代码: ```java import java.util.Scanner; public class PushBoxGame { private static int[][] map = { // 地图 {1, 1, 1, 1, 1, 1, 1}, {1, 0, 0, 0, 0, 0, 1}, {1, 0, 2, 0, 0, 0, 1}, {1, 0, 0, 0, 1, 0, 1}, {1, 0, 0, 0, 0, 0, 1}, {1, 0, 0, 0, 0, 0, 1}, {1, 1, 1, 1, 1, 1, 1} }; private static int playerX = 1; // 玩家的初始位置 private static int playerY = 1; public static void main(String[] args) { Scanner scanner = new Scanner(System.in); while (true) { // 循环直到推完所有箱子 displayMap(); System.out.print("请输入方向(w/a/s/d):"); String input = scanner.next(); switch (input) { case "w": move(-1, 0); break; case "a": move(0, -1); break; case "s": move(1, 0); break; case "d": move(0, 1); break; default: System.out.println("无效输入!"); break; } if (isWin()) { System.out.println("恭喜你,推完了所有箱子!"); break; } } } private static void displayMap() { // 显示地图 for (int[] row : map) { for (int cell : row) { switch (cell) { case 0: System.out.print(" "); break; case 1: System.out.print("■"); break; case 2: System.out.print("□"); break; case 3: System.out.print("※"); break; } } System.out.println(); } } private static void move(int dx, int dy) { // 移动 int newX = playerX + dx; int newY = playerY + dy; int newBoxX = newX + dx; int newBoxY = newY + dy; if (map[newX][newY] == 0 || map[newX][newY] == 3) { // 移动到空地或目标点 playerX = newX; playerY = newY; } else if (map[newX][newY] == 2) { // 移动到箱子 if (map[newBoxX][newBoxY] == 0 || map[newBoxX][newBoxY] == 3) { // 箱子可以移动 playerX = newX; playerY = newY; map[newX][newY] = 0; map[newBoxX][newBoxY] = 2; } } } private static boolean isWin() { // 是否推完所有箱子 for (int[] row : map) { for (int cell : row) { if (cell == 2) { return false; } } } return true; } } ``` 这个实现使用一个二维数组来表示地图,其中数字1表示墙,数字2表示箱子,数字3表示目标点,数字0表示空地。玩家的初始位置为(1,1),每次移动时根据输入的方向来计算新的坐标,如果新位置是空地或目标点,则玩家移动到新位置;如果新位置是箱子,则需要判断箱子能否移动,如果能移动,则玩家和箱子一起移动到新位置。判断是否赢得游戏的方法是检查地图上是否还有箱子。

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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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