C语言编写的贪吃蛇小游戏教程

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0 下载量 142 浏览量 更新于2024-10-19 收藏 2KB RAR 举报
资源摘要信息:"GreedySnake_C.rar_Greedy Snakec语言" 知识点一:C语言编程基础 Greedy Snake是用C语言编写的小游戏,因此首先要了解C语言的基础知识。C语言是一种结构化编程语言,具有丰富的数据类型和控制结构,是计算机编程中最基础的语言之一。初学者需要掌握C语言的基本语法,包括变量定义、控制结构(如if-else条件语句、for/while循环)、函数定义以及数组和指针的使用等。 知识点二:贪吃蛇游戏逻辑 贪吃蛇游戏的核心逻辑包括蛇的移动、食物的生成和蛇的成长机制。在编写程序时,需要使用二维数组来模拟游戏的地图,蛇可以通过更新数组中代表蛇身体部分的值来表示移动。食物的生成需要保证不会出现在蛇身上,通常使用随机数函数来实现。蛇吃到食物后需要增加长度,这需要在蛇头位置添加新的数组元素,并在蛇尾位置移除元素。 知识点三:键盘事件处理 在C语言中,处理键盘事件通常需要借助特定的库,如在Windows系统中可以使用conio.h库中的_getch()函数来获取用户的按键输入。这样可以使贪吃蛇游戏响应玩家的键盘操作。在编写程序时,需要为不同的按键(如上下左右箭头)设置不同的处理逻辑,以控制蛇的移动方向。 知识点四:控制台界面输出 编写贪吃蛇游戏还需要能够控制输出到控制台的界面。这涉及到如何在控制台中绘制字符来形成游戏界面,以及如何刷新屏幕以显示蛇的移动。在C语言中,可以通过标准输出函数printf来打印字符和字符串,但要实现动态效果,通常需要使用特定的函数来清屏和移动光标位置。 知识点五:数据结构——链表 贪吃蛇的身体可以用链表这种数据结构来表示。链表由一系列节点组成,每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。在贪吃蛇游戏中,每一个节点可以代表蛇身体的一部分,蛇头是链表的头部,蛇尾是链表的尾部。当蛇移动或生长时,需要相应地更新链表结构,即添加新节点或者删除节点。 知识点六:错误处理与调试 在编程过程中,错误处理和调试是不可或缺的环节。在编写贪吃蛇游戏时,可能遇到的错误包括数组越界、内存泄漏、逻辑错误等。为了避免这些错误,需要进行充分的测试和调试。使用调试工具或在代码中插入printf等语句来打印变量的值和程序的执行流程,有助于及时发现和解决问题。 知识点七:程序性能优化 由于贪吃蛇游戏是实时运行的,所以程序的性能对游戏体验有很大影响。编写高效代码不仅能够提高游戏运行速度,还能减少资源消耗。在C语言编程中,需要注意避免不必要的循环和递归调用,合理利用内存,减少不必要的系统调用和输入输出操作。此外,使用高效的数据结构和算法也是提高程序性能的关键。 知识点八:跨平台兼容性 由于不同的操作系统可能有不同的库和函数,编写贪吃蛇游戏时还需要考虑程序的跨平台兼容性。例如,上面提到的conio.h库是特定于Windows的,在其他操作系统如Linux或MacOS上需要使用不同的库(如ncurses)来实现相同的键盘事件处理和屏幕绘制功能。 总结以上知识点,贪吃蛇游戏虽然是一个简单的程序,却涵盖了C语言编程的许多基础和进阶知识点。对于初学者来说,通过学习和编写贪吃蛇游戏,不仅可以熟悉C语言的基本语法,还可以理解游戏开发的基本逻辑、数据结构的应用以及程序调试和优化技巧。通过在不同平台上测试和运行程序,还能加深对跨平台开发的理解。

class AbstractGreedyAndPrune(): def __init__(self, aoi: AoI, uavs_tours: dict, max_rounds: int, debug: bool = True): self.aoi = aoi self.max_rounds = max_rounds self.debug = debug self.graph = aoi.graph self.nnodes = self.aoi.n_targets self.uavs = list(uavs_tours.keys()) self.nuavs = len(self.uavs) self.uavs_tours = {i: uavs_tours[self.uavs[i]] for i in range(self.nuavs)} self.__check_depots() self.reachable_points = self.__reachable_points() def __pruning(self, mr_solution: MultiRoundSolution) -> MultiRoundSolution: return utility.pruning_multiroundsolution(mr_solution) def solution(self) -> MultiRoundSolution: mrs_builder = MultiRoundSolutionBuilder(self.aoi) for uav in self.uavs: mrs_builder.add_drone(uav) residual_ntours_to_assign = {i : self.max_rounds for i in range(self.nuavs)} tour_to_assign = self.max_rounds * self.nuavs visited_points = set() while not self.greedy_stop_condition(visited_points, tour_to_assign): itd_uav, ind_tour = self.local_optimal_choice(visited_points, residual_ntours_to_assign) residual_ntours_to_assign[itd_uav] -= 1 tour_to_assign -= 1 opt_tour = self.uavs_tours[itd_uav][ind_tour] visited_points |= set(opt_tour.targets_indexes) # update visited points mrs_builder.append_tour(self.uavs[itd_uav], opt_tour) return self.__pruning(mrs_builder.build()) class CumulativeGreedyCoverage(AbstractGreedyAndPrune): choice_dict = {} for ind_uav in range(self.nuavs): uav_residual_rounds = residual_ntours_to_assign[ind_uav] if uav_residual_rounds > 0: uav_tours = self.uavs_tours[ind_uav] for ind_tour in range(len(uav_tours)): tour = uav_tours[ind_tour] quality_tour = self.evaluate_tour(tour, uav_residual_rounds, visited_points) choice_dict[quality_tour] = (ind_uav, ind_tour) best_value = max(choice_dict, key=int) return choice_dict[best_value] def evaluate_tour(self, tour : Tour, round_count : int, visited_points : set): new_points = (set(tour.targets_indexes) - visited_points) return round_count * len(new_points) 如何改写上述程序,使其能返回所有已经探索过的目标点visited_points的数量,请用代码表示

2023-06-10 上传