掌握C++编程的简易俄罗斯方块游戏

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0 下载量 85 浏览量 更新于2024-10-27 收藏 55KB ZIP 举报
资源摘要信息: "Visual C++开发的简易俄罗斯方块游戏" 知识点: 1. Visual C++环境与开发: Visual C++是微软公司推出的一款集成开发环境(IDE),它为C++语言提供了开发工具、编译器、调试器等重要功能。使用Visual C++可以创建各种Windows平台的桌面应用程序。该工具还提供MFC(Microsoft Foundation Classes)库,这是一种封装了Windows API的C++类库,可以用来加速Windows应用程序的开发。简易俄罗斯方块游戏的开发使用了Visual C++,这表明该项目涉及到了C++编程语言以及对Visual C++操作环境的使用。 2. 俄罗斯方块游戏逻辑: 俄罗斯方块是一款经典的电子游戏,玩家需要移动、旋转和放置一系列不同形状的方块,使其在游戏区域底部形成完整的一行或多行,并且随着方块的堆叠,需要消除这些行来获得分数。简单的俄罗斯方块游戏通常包含基本的游戏逻辑:方块的生成、移动、旋转、消行等。该简易版游戏界面清晰,意味着它可能采用了易于理解的图形用户界面(GUI),适合新手和初学者了解和学习俄罗斯方块的编程实现。 3. 游戏开发过程: 制作一个简易的俄罗斯方块游戏通常需要以下几个步骤:首先,设计游戏界面,包括游戏区域和得分显示等。其次,编写游戏逻辑代码,包括方块的各种动作(左移、右移、旋转、下落等)以及如何判断游戏结束的条件。接着,实现用户交互部分,包括键盘事件监听和处理。最后,进行游戏测试和调试,确保没有bug,并优化用户体验。 4. 游戏界面设计: 一个清晰的用户界面对于游戏的成功至关重要,特别是在示例项目中,界面清晰度被特别强调。在C++中使用Visual C++和MFC可以方便地设计出图形化的界面。开发者需要设计窗口控件,如按钮、文本框、游戏画布等,以及处理用户的输入事件。游戏界面应直观,使用户可以轻松理解如何开始游戏、进行操作以及看到得分情况。 5. 程序的可读性和维护性: 对于初学者来说,开发一个简单易懂的游戏是学习编程的良好起点。编写易于阅读和维护的代码很重要,因为这有助于其他开发者(或未来的自己)在添加新功能或修复问题时快速理解和修改程序。在实际项目中,良好的编程习惯包括合理地组织代码、使用适当的命名规范、编写清晰的注释以及遵循一致的代码风格。 6. 编程技术的应用: 开发一个俄罗斯方块游戏不仅仅涉及到游戏逻辑的实现,还需要应用编程中的一些基础和高级技术。例如,可以使用数组或链表来表示游戏中的方块布局,运用循环和条件语句来处理游戏逻辑,利用类和对象来封装游戏中的各种实体(如方块、游戏区域等)。如果想要游戏具备更好的性能和响应速度,还需要了解一些高级技术,比如多线程编程和游戏循环。 7. 文件压缩与解压: 文件名“eluosifagnkuai.zip”表明原始的游戏文件被压缩成zip格式。压缩文件通常用于减少文件大小以便于存储和传输,同时也方便将多个文件打包在一起。在需要使用游戏文件时,用户必须使用相应的解压缩工具(如WinRAR、7-Zip等)来提取文件。这涉及到文件压缩和解压的基本知识,对文件管理及传输非常重要。 根据上述信息,对于想要学习Visual C++和游戏开发的初学者来说,该简易俄罗斯方块游戏是一个很好的实践项目,可以帮助他们了解如何使用Visual C++进行游戏开发,并且理解基本的游戏逻辑和用户界面设计。

给以下代码写注释,要求每行写一句:class CosineAnnealingWarmbootingLR: # cawb learning rate scheduler: given the warm booting steps, calculate the learning rate automatically def __init__(self, optimizer, epochs=0, eta_min=0.05, steps=[], step_scale=0.8, lf=None, batchs=0, warmup_epoch=0, epoch_scale=1.0): self.warmup_iters = batchs * warmup_epoch self.optimizer = optimizer self.eta_min = eta_min self.iters = -1 self.iters_batch = -1 self.base_lr = [group['lr'] for group in optimizer.param_groups] self.step_scale = step_scale steps.sort() self.steps = [warmup_epoch] + [i for i in steps if (i < epochs and i > warmup_epoch)] + [epochs] self.gap = 0 self.last_epoch = 0 self.lf = lf self.epoch_scale = epoch_scale # Initialize epochs and base learning rates for group in optimizer.param_groups: group.setdefault('initial_lr', group['lr']) def step(self, external_iter = None): self.iters += 1 if external_iter is not None: self.iters = external_iter # cos warm boot policy iters = self.iters + self.last_epoch scale = 1.0 for i in range(len(self.steps)-1): if (iters <= self.steps[i+1]): self.gap = self.steps[i+1] - self.steps[i] iters = iters - self.steps[i] if i != len(self.steps)-2: self.gap += self.epoch_scale break scale *= self.step_scale if self.lf is None: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * ((((1 + math.cos(iters * math.pi / self.gap)) / 2) ** 1.0) * (1.0 - self.eta_min) + self.eta_min) else: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * self.lf(iters, self.gap) return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] def step_batch(self): self.iters_batch += 1 if self.iters_batch < self.warmup_iters: rate = self.iters_batch / self.warmup_iters for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = lr * rate return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] else: return None

2023-03-24 上传