用Java设计一个拿火柴小游戏,要求:程序随机产生20~50根 火柴,由人与计算机轮流拿,每次拿的数量为1~3根,以不拿到最后一根为胜。(要求使用图形界面)

时间: 2024-02-24 20:57:00 浏览: 21
好的,下面是Java设计的拿火柴小游戏,使用了Java Swing库实现了图形界面。代码中有详细的注释,希望能够帮助你理解游戏的实现过程。 ```java import java.awt.*; import java.awt.event.*; import javax.swing.*; public class MatchstickGame extends JFrame implements ActionListener { private static final long serialVersionUID = 1L; private JPanel panel; private JLabel label; private JTextField textField; private JButton button; private int matchsticks; public MatchstickGame() { super("拿火柴小游戏"); setSize(300, 200); setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE); setLocationRelativeTo(null); panel = new JPanel(); panel.setLayout(new GridLayout(2, 1)); label = new JLabel("火柴数量: " + matchsticks); label.setHorizontalAlignment(JLabel.CENTER); panel.add(label); textField = new JTextField(); textField.setHorizontalAlignment(JTextField.CENTER); textField.addActionListener(this); panel.add(textField); button = new JButton("拿火柴"); button.addActionListener(this); getContentPane().add(panel, BorderLayout.CENTER); getContentPane().add(button, BorderLayout.SOUTH); matchsticks = (int) (Math.random() * 31) + 20; // 随机生成20到50根火柴 label.setText("火柴数量: " + matchsticks); setVisible(true); } public void actionPerformed(ActionEvent event) { Object source = event.getSource(); if (source == button || source == textField) { int num = Integer.parseInt(textField.getText()); if (num < 1 || num > 3) { JOptionPane.showMessageDialog(this, "每次只能拿1到3根火柴!"); textField.setText(""); return; } matchsticks -= num; label.setText("火柴数量: " + matchsticks); if (matchsticks <= 0) { JOptionPane.showMessageDialog(this, "恭喜你获胜!"); dispose(); } else { int computerNum = (int) (Math.random() * 3) + 1; matchsticks -= computerNum; label.setText("火柴数量: " + matchsticks); if (matchsticks <= 0) { JOptionPane.showMessageDialog(this, "很遗憾你输了!"); dispose(); } } textField.setText(""); } } public static void main(String[] args) { new MatchstickGame(); } } ``` 这个小游戏随机生成20到50根火柴,在游戏中,玩家与计算机轮流拿火柴,每次拿的数量为1到3根,当剩余的火柴数量为0时,游戏结束。玩家需要尽可能地保证自己不是最后一个拿火柴的人,以获得胜利。

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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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