python麻将完整算法

时间: 2023-09-28 19:08:12 浏览: 31
麻将算法是一个比较复杂的问题,需要考虑到很多因素,比如牌型、牌风、牌的顺序、听牌、打法等等。以下是一个简单的 Python 麻将算法: 1. 初始化牌库 首先,我们需要定义一副牌,并随机洗牌。假设我们使用的是国标麻将,一副牌包括 136 张牌,分为万、条、饼、东西南北中发白七种花色。每种花色有 1 到 9 张牌,风牌和箭牌各有 4 张牌。我们可以使用一个数组来表示一副完整的牌: ```python pai = ['1万', '2万', ..., '9饼', '东', '南', '西', '北', '中', '发', '白', '1万', '2万', ..., '9饼', '东', '南', '西', '北', '中', '发', '白', '1万', '2万', ..., '9饼', '东', '南', '西', '北', '中', '发', '白', '1万', '2万', ..., '9饼', '东', '南', '西', '北', '中', '发', '白'] ``` 然后,我们使用 Python 的 random 库来进行洗牌: ```python import random random.shuffle(pai) ``` 2. 定义玩家手牌 我们可以定义一个列表来表示玩家的手牌,根据麻将规则,每个玩家初始有 13 张牌: ```python player_hand = pai[0:13] ``` 3. 判断是否可以和牌 和牌是指玩家手牌中满足和牌条件的情况,包括听牌和自摸两种情况。听牌是指玩家手牌中只差一张牌就可以和牌的情况,而自摸是指玩家摸到了一张可以和牌的牌。 判断是否可以和牌需要考虑很多因素,包括和牌方式、牌型、牌风、打法等等。这里只给出一个简单的判断方式: ```python def can_hu(player_hand): """ 判断玩家手牌是否可以和牌。 """ # 首先判断是否可以自摸 for pai in pai_list: if check_hu(player_hand + [pai]): return True # 如果不能自摸,则判断是否可以听牌 for pai in player_hand: tmp_hand = player_hand.copy() tmp_hand.remove(pai) for pai2 in pai_list: if check_hu(tmp_hand + [pai2]): return True return False ``` 其中,check_hu 函数用于判断一副牌是否可以和牌,这里不再赘述。 4. 判断是否可以杠牌 杠牌是指玩家手牌中有四张相同的牌或者三张相同的牌加上一张指定的牌。判断是否可以杠牌也需要考虑很多因素,包括明杠和暗杠、杠后摸牌和杠后不摸牌等等。这里只给出一个简单的判断方式: ```python def can_gang(player_hand, pai): """ 判断玩家手牌中是否可以杠牌。 """ if player_hand.count(pai) == 3: return 'an_gang' # 暗杠 elif player_hand.count(pai) == 4: return 'ming_gang' # 明杠 else: return False ``` 其中,pai 是要杠的牌。 5. 判断是否可以碰牌 碰牌是指玩家手牌中有两张相同的牌,再加上一张由其他玩家打出的指定牌。判断是否可以碰牌也比较简单: ```python def can_peng(player_hand, pai): """ 判断玩家手牌中是否可以碰牌。 """ if player_hand.count(pai) >= 2: return True else: return False ``` 其中,pai 是由其他玩家打出的牌。 以上只是一个简单的麻将算法,实际应用中需要考虑更多的因素。如果您需要更详细的算法实现,可以参考一些开源的麻将游戏项目,比如 MahjongAI 和 Mjolnir。

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Python算法是一种基于Python语言的计算机算法设计和实现的手段。它包括数学领域、计算机科学、机器学习等领域中的常见算法,如排序算法、搜索算法、动态规划、贪心算法、图论等等。Python算法的实现需要掌握基本的Python编程技巧以及算法设计理论和分析技能。下面我们以“快速排序”算法为例介绍一下Python算法的完整案例。 快速排序是一种常用的排序算法,其基本思想是通过一趟排序将待排记录分割成独立的两部分,其中一部分记录的关键字均比另一部分关键字小,然后对这两部分继续进行排序,以达到整个序列有序的目的。 Python算法实现步骤: 1. 实现递归函数 定义一个递归函数来实现快速排序算法。该函数的参数包括待排序的列表以及列表起始位置和结束位置。在函数中实现列表分区、递归调用和排序合并等子功能。 2. 实现列表分区 在递归函数中实现列表的分区功能。分区过程中需要设置一个基准值,将待排序列表分为两部分。对于小于基准值的元素放在基准值左边,对于大于等于基准值的元素放在基准值右边。 3. 递归调用和排序合并 在递归函数中实现对分区后的子列表进行递归调用和排序合并操作。对于子列表的快速排序操作采用递归方式实现,当子列表大小小于等于1时停止递归。最后,将各个子列表的排序结果进行合并。 4. 实现排序测试 编写一个排序测试函数,用于测试快速排序算法的效率和准确性。在测试函数中调用快速排序算法,并生成不同大小的随机数据列表,测试排序结果的准确性和时间开销。 Python算法工具: Python算法的实现可以借助各种工具,并且这些工具大多都是开源的。 一些常用的Python算法工具有:NumPy、SciPy、Matplotlib、Pandas等等。这些工具包含了许多数学和科学计算的基本功能,能够有效地提高Python算法的开发效率。其中,NumPy和SciPy是科学计算的基础包,Matplotlib和Pandas则用于数据可视化和处理方面。
Python风格化算法是指在编写Python代码时,遵循Python语言的特点和习惯的算法设计方法。在Python中,有一些常用的编码风格和设计模式,可以帮助我们编写出更加清晰、简洁和易读的算法。 首先,Python风格化算法注重简洁性。Python鼓励使用简洁的代码来实现功能,避免过度复杂和冗余的代码。这可以通过利用Python的内置函数和特性来实现。例如,使用列表解析、生成器表达式、字典推导、匿名函数等可以使代码更加精简,同时提高执行效率。 其次,Python风格化算法注重可读性。Python强调可读性优于一切,这在编写算法时也同样重要。为了提高代码的可读性,我们可以使用有意义的变量名,添加适当的注释,以及遵循一致的命名规范。此外,编写函数和模块化的代码也是提高可读性的重要方法。 此外,Python风格化算法还注重代码的可维护性。Python提供了一些优秀的工具和库,可以帮助我们编写可维护性高的代码。例如,使用测试框架编写单元测试可以确保代码逻辑的正确性;使用版本控制工具可以方便团队协作和代码追踪;使用代码风格检查工具可以帮助我们遵循一致的编码规范等等。 总之,Python风格化算法的核心理念是简洁、可读和可维护。通过遵循Python的编码规范和使用一些编码技巧,可以帮助我们更好地编写Python算法,提高代码质量和开发效率。
Python社团分析算法是一种用于在社交网络中识别社团的方法。社团是指网络中一组具有紧密连接的节点,在这个组内节点之间的连接比与组外节点之间的连接强。 Python社团分析算法主要包括以下几个步骤: 1. 图的表示:首先需要将社交网络表示为图的形式,其中节点代表网络中的个体,边代表个体之间的联系。可以使用Python中的网络分析库(如networkx)来处理图的相关操作。 2. 社团识别:社团识别是算法的核心。常用的算法有Louvain算法、GN算法、模块性最优化算法等。这些算法通过优化某个指标(如模块性)来划分节点,使得社团内的连接强,社团间的连接弱。 3. 社团评估:识别完社团后,需要对结果进行评估。常用的评估指标有模块性、模块间距离等。这些指标能够评估社团的紧密程度和稳定性,帮助改进算法的性能。 4. 可视化展示:最后,为了更好地理解和展示社团分析的结果,可以使用Python中的可视化库(如matplotlib)将社团绘制成图表或网络图,以便更直观地观察社团结构和关系。 总的来说,Python社团分析算法是一种用于识别社交网络中的社团的方法。通过图的表示、社团识别、社团评估和可视化展示等步骤,可以帮助我们更好地理解社交网络的结构和关系。此外,Python作为一种易学易用的编程语言,具有丰富的社团分析库和工具,方便进行数据处理、算法实现和结果可视化。
### 回答1: Python车牌检测算法主要是基于计算机视觉技术,实现对车牌图像的识别和检测。Python作为一种高级编程语言,具有良好的代码可读性和易维护性,能够有效地减少算法实现的复杂度。 Python车牌检测算法主要包括以下步骤: 1. 图像预处理:对原始车牌图像进行裁剪、缩放、去噪等处理,以便后续处理。 2. 特征提取:通过车牌特定的颜色、形状和纹理等特征,将图像转换为特征向量,以便进行模式匹配。 3. 模式匹配:根据预先训练好的分类器,将特征向量与车牌模板进行匹配,以判断是否为车牌。 4. 结果输出:将检测到的车牌信息以文本或图像形式输出。 对于Python车牌检测算法的实现,需要应用到许多计算机视觉相关的库和工具,如OpenCV、Scikit-learn、Matplotlib等。其中,OpenCV是一款强大的计算机视觉库,提供了丰富的图像处理和分析功能,包括图像预处理、模式识别、图像分割等。而Scikit-learn则提供了多种机器学习算法和工具,可用于训练分类器和进行模式匹配。Matplotlib则是一款常用的数据可视化工具,用于输出检测结果。 总之,Python车牌检测算法具有高效、精确和易维护等特点,能够在识别和检测车牌方面发挥重要作用。 ### 回答2: Python车牌检测算法是一种基于Python编程语言开发的自动车牌识别系统。该算法采用了计算机视觉和机器学习技术,可快速准确地识别各种类型的车牌,包括普通车牌、新能源车牌、警用车牌等。 该算法从车辆影像数据中提取特征,并使用模型训练算法以识别车牌。其中,车牌的横向和纵向边界以及字符间距离等特征成为了算法的重点关注部分。 除此之外,算法还结合了深度学习、图像处理等技术,不断精进自身的识别能力,进一步提高了识别的准确率。 Python车牌检测算法具有以下特点: 1. 高效快速:可以及时对车辆影像数据进行处理,并快速准确地识别车牌信息。 2. 精度高:结合了多种机器学习和计算机视觉的技术,确保车牌识别率的准确性。 3. 支持多种车牌类型:可识别普通车牌、新能源车牌、警用车牌等各种类型的车牌。 Python车牌检测算法在实际应用中具有广泛的应用前景,可应用于交通管理、安防监控、停车场管理等领域。它可以帮助用户提高工作效率,提升车辆识别的准确性和自动化水平。
### 回答1: Python智能优化算法PDF是一本介绍Python编程语言与智能优化算法结合的专业书籍。该书通过梳理算法的原理和实现过程,向读者传递算法的核心思想和应用方法。 首先,本书详细介绍了智能优化算法的基本概念和分类。智能优化算法是一种通过模拟生物演化、社会行为等自然现象来搜索最优解的方法。它主要包括遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法、蚁群算法等。本书通过理论和实例的结合,对这些算法的原理和特点进行了详细解析。 其次,本书深入介绍了Python编程语言的基础知识,并结合智能优化算法的实现示例进行讲解。Python是一门简洁而强大的编程语言,拥有丰富的库和工具,非常适合实现智能优化算法。本书通过实例代码和实践案例,指导读者如何使用Python编程语言在优化问题中应用智能算法。 此外,本书还详细介绍了如何利用Python编程语言进行算法效果评估和参数调优。在使用智能优化算法解决实际问题时,如何评估算法的性能和调整算法参数非常重要。本书通过案例讲解和实践指导,向读者传授了评估算法效果的方法和技巧,以及参数调优的实践经验。 总之,Python智能优化算法PDF是一本面向学习智能优化算法和Python编程语言的读者的专业书籍。通过理论介绍、代码示例和实践案例,本书将帮助读者全面了解智能优化算法的原理和实现方法,并掌握利用Python编程语言进行算法应用和效果评估的技巧。 ### 回答2: Python智能优化算法PDF 是一本介绍Python智能优化算法的PDF电子书。Python智能优化算法是一种通过模仿自然界中的优化机制,以寻找最优解或接近最优解的算法。这本PDF书籍将帮助读者了解Python智能优化算法的基本原理和应用。 书籍的内容包括以下几个方面: 1.智能优化算法的基本概念:介绍了智能优化算法的起源和发展,包括遗传算法、粒子群优化算法、蚁群算法等常见算法。同时,也对这些算法的特点和适用范围进行了详细的介绍。 2.Python编程基础:对Python编程语言的基本语法和常用函数进行了介绍,以帮助读者理解和实现智能优化算法。 3.智能优化算法的实现:介绍了如何使用Python编写智能优化算法的代码,包括如何定义适应度函数、如何设置算法的参数等。 4.实际应用案例:通过实际的案例,展示了智能优化算法在不同领域的应用,比如在工程设计、金融风险管理等方面。 该PDF书籍的特点是语言简洁明了,配有大量的代码示例和图表,便于读者理解和实践。读者不仅可以通过学习这本书来了解智能优化算法的基本原理,还可以通过实践案例来应用到实际问题中。 总之,Python智能优化算法PDF 是一本对Python智能优化算法进行全面介绍的书籍,适合对智能优化算法感兴趣的读者阅读和学习。
在Python中,可以使用贪心算法来解决多种问题,如活动安排、哈夫曼编码、背包问题、最短路径、最优装载和最小生成树等。其中,活动安排问题是贪心算法的一个经典应用之一。贪心算法通过每一步选择局部最优解来达到全局最优解的目标。 关于Python实现贪心算法和活动安排问题,有一篇文章提供了详细的介绍和实例代码。这篇文章讨论了如何使用Python实现贪心算法解决活动安排问题,可以作为参考。 总结来说,Python可以用来实现贪心算法,并且可以通过贪心算法解决活动安排等一系列问题。如果你对Python实现贪心算法感兴趣,可以参考相关的资料和文章进一步学习和实践。12 #### 引用[.reference_title] - *1* [greedy_哈夫曼编码_活动安排_背包问题_python_贪心算法_](https://download.csdn.net/download/weixin_42691388/27658494)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [浅谈Python实现贪心算法与活动安排问题](https://download.csdn.net/download/weixin_38623255/12871404)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
Python机器学习算法是一种使用Python编写的机器学习算法。它提供了各类机器学习算法的源程序,使用Python解释器编译,并经过亲测可用。这些算法包括但不限于监督学习算法、无监督学习算法和强化学习算法等。通过使用Python机器学习算法,你可以开始学习和应用机器学习,同时也可以通过练习和实践来深入理解整个机器学习的过程,并享受其中的乐趣。这篇指南旨在为那些追求数据科学和机器学习的热衷者们简化学习旅程。它提供了高水平的机器学习算法理解,并提供了使用Python和R语言编写的代码,让你能够亲自动手解决机器学习问题并从实践中获得真正的知识。所以如果你对机器学习算法感兴趣,不妨尝试使用Python机器学习算法开始你的学习之旅。123 #### 引用[.reference_title] - *1* [Python机器学习算法](https://download.csdn.net/download/wp1071672259/10541536)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [10 种机器学习算法的要点(附 Python 和 R 代码)](https://blog.csdn.net/onlyForCloud/article/details/48968999)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
python黏菌优化算法是一种基于生物黏菌的行为特点的优化算法。黏菌是一种单细胞生物,它通过释放一种粘液来寻找食物和逃离危险。黏菌优化算法模拟了黏菌在寻找最优解的过程,用于解决复杂问题的优化。 该算法的基本思想是通过在问题空间中的随机游走来寻找最优解。首先,随机生成一定数量的解作为黏菌个体,同时初始化它们的粘液浓度。然后,根据解空间中的目标函数计算每个个体的适应度值,并根据适应度值更新粘液浓度。适应度值越高的个体,其粘液浓度越高。 接着,根据当前个体的粘液浓度和周围个体的粘液浓度,确定个体的行为方向。粘液浓度高的个体更有可能吸引并吞噬周围的个体,从而加快搜索的速度。个体通过朝着梯度最大的方向移动,同时更新个体位置和粘液浓度。重复以上步骤,直到满足停止准则。 python黏菌优化算法具有以下优点:首先,算法简单易实现,只需要使用Python编程语言即可。其次,算法灵活性强,适用于各种优化问题。同时,黏菌优化算法对问题空间没有特殊的要求,可以处理连续、离散和混合型的问题。此外,算法具有一定的自适应性,通过个体的粘液浓度来自适应地调整搜索策略。 总的来说,python黏菌优化算法是一种简单而灵活的优化算法,适用于解决各种类型的优化问题。通过模拟黏菌在寻找食物和逃离危险的行为特点,该算法能够高效地搜索解空间并找到最优解。
Python迁移学习算法可以帮助我们利用在一个任务上学到的知识和模型,来加速另一个任务的学习过程。 迁移学习是指在一个任务上训练好的模型在另一个相关或不相关的任务上进行学习和应用。Python提供了一些强大的迁移学习算法和工具包,如scikit-learn和TensorFlow等。 在迁移学习中,我们首先需要选择一个在源任务上训练好的模型作为基础模型。然后我们可以使用几种不同的方法来进行迁移学习。 一种常见的方法是使用预训练模型。这些是在大规模的数据集上提前训练好的模型,例如ImageNet图像数据集上的预训练卷积神经网络模型。我们可以利用这些预训练模型,将它们作为特征提取器,从原始数据中提取有用的特征。 另一种常用的方法是对基础模型进行微调。微调是指在源任务的基础上,继续在目标任务上进行训练调整。通过微调,我们可以逐渐适应目标任务的特征和标签,从而提高模型的性能。 上述的方法都可以在Python中使用。例如,scikit-learn提供了多种迁移学习算法的实现,包括基于特征提取和基于实例的方法。TensorFlow则提供了预训练模型和微调的框架,使我们能够方便地进行迁移学习。 总结来说,Python迁移学习算法是一种强大而灵活的方法,可以帮助我们在一个任务上学习到的知识和模型,用于加速另一个任务的学习过程。使用Python中的迁移学习算法和工具包,我们能够快速有效地进行迁移学习,并且在各种不同的任务中取得良好的性能。
Python BIBD(Balanced Incomplete Block Design)算法是一种用于构建均衡不完全区组设计的算法。均衡不完全区组设计是一种实验设计方法,用于确定实验中不同处理组合的数量和位置。该设计旨在平衡不同因素的影响,并确保组内和组间的处理受到相同的影响。 Python BIBD算法的实现可以按照以下步骤进行: 1. 确定需要的区块数(blocks),处理组合的数量(treatment combinations),以及每个区块包含的处理数量(block size)。 2. 创建一个二维数组,表示区块设计。数组的行表示区块,列表示处理。初始时,所有元素均为0。 3. 针对每个区块,确定其中的处理组合。可以使用循环来遍历每个区块。对于每个区块,将其对应的处理组合设置为1,以表示该处理在该区块中存在。 4. 根据均衡性和不完全性的要求,对数组进行调整。根据均衡性的要求,需要确保每个处理在不同的区块中出现相同的次数。根据不完全性的要求,需要确保每个区块中处理的数量小于总处理组合的数量。 5. 输出生成的区块设计。 Python BIBD算法的关键是在保持均衡性和不完全性的同时,生成具有最大效率的设计。可以使用各种数据结构和算法来实现这一目标,包括数组、列表、字典和循环等。 总的来说,Python BIBD算法是一种用于生成均衡不完全区组设计的方法,可以根据指定的参数生成满足要求的设计。通过使用Python编程语言,可以实现该算法并获得设计结果。

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