idle python五子棋人机对战源码

时间: 2023-06-18 13:03:20 浏览: 76
以下是使用Python实现的五子棋人机对战的源代码: ```python import random # 初始化棋盘 def new_board(): board = [] for i in range(15): board.append(['+']*15) return board # 打印棋盘 def print_board(board): print(' 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15') for i in range(15): print(str(i+1)+' '+' '.join(board[i])) # 判断是否胜利 def check_win(board, x, y, player): count = 1 # 横向 for i in range(1,5): if y-i < 0 or board[x][y-i] != player: break count += 1 for i in range(1,5): if y+i > 14 or board[x][y+i] != player: break count += 1 if count >= 5: return True count = 1 # 纵向 for i in range(1,5): if x-i < 0 or board[x-i][y] != player: break count += 1 for i in range(1,5): if x+i > 14 or board[x+i][y] != player: break count += 1 if count >= 5: return True count = 1 # 左上到右下 for i in range(1,5): if x-i < 0 or y-i < 0 or board[x-i][y-i] != player: break count += 1 for i in range(1,5): if x+i > 14 or y+i > 14 or board[x+i][y+i] != player: break count += 1 if count >= 5: return True count = 1 # 左下到右上 for i in range(1,5): if x+i > 14 or y-i < 0 or board[x+i][y-i] != player: break count += 1 for i in range(1,5): if x-i < 0 or y+i > 14 or board[x-i][y+i] != player: break count += 1 if count >= 5: return True return False # 人下棋 def player_move(board): while True: try: x,y = map(int, input('请输入下棋坐标,用空格分隔(例如:1 1):').split()) if board[x-1][y-1] != '+': print('该位置已经有棋子了,请重新输入!') continue board[x-1][y-1] = 'X' return except: print('输入有误,请重新输入!') # AI下棋 def ai_move(board): # 随机下棋 while True: x = random.randint(0, 14) y = random.randint(0, 14) if board[x][y] == '+': board[x][y] = 'O' print('AI下棋坐标:', x+1, y+1) return # 主函数 def main(): board = new_board() print_board(board) while True: player_move(board) print_board(board) if check_win(board, player_move_x-1, player_move_y-1, 'X'): print('恭喜你,你赢了!') break ai_move(board) print_board(board) if check_win(board, ai_move_x, ai_move_y, 'O'): print('很遗憾,你输了!') break if __name__ == '__main__': main() ``` 以上代码可以在Python的IDLE环境下运行。在游戏开始时,程序会要求玩家输入下棋的坐标,然后打印出棋盘,并等待AI下棋。游戏结束时,程序会根据胜利者输出相应的信息。

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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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