这段代码什么意思 if scoreplayer2 > scoreplayer1 : for itemkill in listpieces: if itemkill.player == constants.player1Color and itemkill.canmove(arrkill, i, j): scoreplayer2=scoreplayer1 if deepstep > 0 : nextplayer = constants.player1Color if player == constants.player2Color else constants.player2Color nextpiecesbest= movedeep(listpieces, deepstep -1, nextplayer) listMoveEnabel.append([item, i, j, nextpiecesbest[3], nextpiecesbest[4], nextpiecesbest[5]]) else: #print(str(len(listpieces))) #print("得分:" + item.imagskey + ", " + str(len(listpieces)) + "," + str(move_x) + "," + str(move_y) + "," + str(i) + " , " + str(j)) if player == constants.player2Color: listMoveEnabel.append([item, i, j, scoreplayer1, scoreplayer2, scoreplayer1 - scoreplayer2]) else: listMoveEnabel.append([item, i, j, scoreplayer1, scoreplayer2, scoreplayer2 - scoreplayer1]) #print("得分:"+str(scoreplayer1)) item.x = move_x item.y = move_y if piecesremove != None: listpieces.append(piecesremove) list_scorepalyer1 = sorted(listMoveEnabel, key=lambda tm: tm[5], reverse=True) piecesbest = list_scorepalyer1[0] if deepstep ==1 : print(list_scorepalyer1) return piecesbest

时间: 2024-02-10 07:12:30 浏览: 72
这段代码是在 `movedeep` 函数的结尾部分。它检查当前深度是否为 0,如果是,则说明已经递归到了最后一层,需要返回最佳的移动结果。如果不是,则需要继续递归到下一层。 如果此时玩家为红方,将得分 `scoreplayer1` 和 `scoreplayer2` 分别加入到 `listMoveEnabel` 列表中,同时计算 `scoreplayer1` 和 `scoreplayer2` 的差值。如果玩家为黑方,则需要计算 `scoreplayer2` 和 `scoreplayer1` 的差值。 如果当前深度不为 0,则需要递归到下一层。首先需要判断下一步应该由哪个玩家进行操作,然后调用 `movedeep` 函数,将当前深度减 1,以及下一步玩家的标识符作为参数,计算下一步的最佳移动结果。最后将当前棋子的信息、移动后的位置、以及下一步移动的最佳结果添加到 `listMoveEnabel` 列表中。 在循环结束后,将 `listMoveEnabel` 按照差值从大到小排序,取出得分最高的棋子作为 `piecesbest`,并将其返回。 如果 `deepstep` 为 1,则在返回前打印出 `list_scorepalyer1`,这是按照差值从大到小排序的可移动棋子列表。
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这段代码什么意思def movedeep(listpieces, deepstep, player): arr = listPiecestoArr(listpieces) listMoveEnabel = [] for i in range(0, 9): for j in range(0, 10): for item in listpieces: if item.player == player and item.canmove(arr, i, j): #标记是否有子被吃 如果被吃 在下次循环时需要补会 piecesremove = None for itembefore in listpieces: if itembefore.x == i and itembefore.y == j: piecesremove= itembefore break if piecesremove != None: listpieces.remove(piecesremove) #记录移动之前的位置 move_x = item.x move_y = item.y item.x = i item.y = j #print(str(move_x) + "," + str(move_y) + "," + str(item.x) + " , " + str(item.y)) scoreplayer1 = 0 scoreplayer2 = 0 for itemafter in listpieces: if itemafter.player == constants.player1Color: scoreplayer1 += itemafter.getScoreWeight(listpieces) elif itemafter.player == constants.player2Color: scoreplayer2 += itemafter.getScoreWeight(listpieces)

这段代码定义了一个函数 `movedeep`,它接受三个参数:`listpieces` 是一个棋子列表,`deepstep` 是一个整数,`player` 是一个表示玩家的标识符。该函数的作用是计算当前玩家在深度为 `deepstep` 的情况下可以移动的棋子,并返回一个可移动棋子列表 `listMoveEnabel`。 函数首先将 `listpieces` 转换成二维数组 `arr`,然后在 9x10 的棋盘上进行循环,尝试将当前玩家的每个棋子移动到每个位置。如果某个棋子可以移动到该位置,则记录移动之前的位置,计算移动后双方玩家的得分 `scoreplayer1` 和 `scoreplayer2`,并将可移动的棋子添加到 `listMoveEnabel` 列表中。 函数中还有一些注释,解释了一些细节,如当一个棋子被吃掉时需要将其从列表中移除,以及如何获取棋子的分值权重等。

arr = [[0 for i in range(10)] for j in range(9)] for i in range(0, 9): for j in range(0, 10): if len(list(filter(lambda cm: cm.x == i and cm.y == j and cm.player == constants.player1Color, piecesList))): arr[i][j] = constants.player1Color elif len(list(filter(lambda cm: cm.x == i and cm.y == j and cm.player == constants.player2Color, piecesList))): arr[i][j] = constants.player2Color这段代码什么意思

这段代码是为了将棋子的位置信息存储在一个二维数组中,其中,变量piecesList包含了所有棋子的信息,包括它们的位置和颜色。代码通过遍历每一个数组元素,查找在该位置上是否有玩家1或玩家2的棋子,如果有则在对应的数组元素中存储相应的颜色值。最终得到的arr数组就可以用于表示棋盘上棋子的位置。
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function [model, loglikHist] = mixexpFit(X, y, nmix, varargin) %% Fit a mixture of experts model via MLE/MAP using EM % If the response y is real-valued, we use linear regression experts. % If the response y is categorical, we use logistic regression experts. % % Inputs % % X - X(i, :) is the ith case, i.e. data is of size n-by-d % y - y(i) can be real valued or in {1..C} % nmix - the number of mixture components to use % % % Optional inputs % EMargs - cell array. See emAlgo. (Default {}) % fixmix - if true, mixing weights are constants independent of x % (default false) % nclasses - needed if not all labels are present in y % (default nunique(y)) % preproc - a struct, passed to preprocessorApplyToTtrain % By default, this adds ones and standardizes % gatingFitArgs - cell array, default {'lambda', 0.001} % expertFitArgs - cell array, default {'lambda', 0.001} % % Outputs % % A structure - see mixExpCreate for field descriptions % loglikHist - a record of the log likelihood at each EM iteration. %% % This file is from pmtk3.googlecode.com pp = preprocessorCreate('addOnes', true, 'standardizeX', true); [EMargs, fixmix, nclasses, preproc, gatingFitArgs, expertFitArgs] = ... process_options(varargin, ... 'EMargs', {}, 'fixmix', false, 'nclasses', [], 'preproc', pp, ... 'gatingFitArgs', {'lambda', 0.001}, ... 'expertFitArgs', {'lambda', 0.001}); [preproc, X] = preprocessorApplyToTrain(preproc, X); % We use k=1:nmix to index mixture components % and c=1:C to index output classes [N,D] = size(X); %X = standardize(X); %X = [ones(N,1) X]; %D = D+1; if isequal(y, round(y)) model.classifier = true; if isempty(nclasses) nclasses = numel(unique(y)); end else model.classifier = false; nclasses = 1; end data.X = X; data.y = y; model.nmix = nmix; model.nclasses = nclasses; model.D = D; model.preproc = preproc; model.expertFitArgs = expertFitArgs; model.gatingFitArgs = gatingFitArgs; model.fixmix = fixmix; model.modelType = 'mixexp'; [model, loglikHist] = emAlgo(model, data, @initFn, @estep, @mstep, ... EMargs{:}); end

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