数据结构经典作业，C++实现，容易复制和学习。里面有字典和棋盘

以前玩过一个名为“风险”的游戏，如果你玩过，你有没有想过进攻还是防守更好，这个程序会找到这些概率。 说明：进攻有3个骰子，防守有2个骰子。 掷骰子从进攻方掷出两个最高的点来对抗防守点。 进攻的最高掷骰与防守的最高掷骰，次高的进攻防御剩余骰子。 如果掷出相等的防御获胜。

ClashRoyaleAR 使用MRTK在Hololens上进行AR ClashRoyale风格的棋盘游戏 路线图： 修复小尺寸的游戏网格 通过自身的健康为冠塔增加健康 获得ActiveCharacters攻击王冠塔 更新ActiveCharacter目的地指南以在皇冠塔之前寻找附近的敌人 攻击敌人 添加视觉角色动画 dropCharacter将降落的幽灵（并显示有效/无效位置。敌方空间无效） 添加带有向导设置和“如何玩”的“热烈欢迎”设置场景 联网 到目前为止的进展： :

国际跳棋java源码UTD荣誉承诺 “作为彗星，我保证我所做的一切都诚实、正直和服务。” 如何使用国际汇票申请 基本信息 该程序的用户界面是控制台驱动的。 国际选秀 (ID) 板是一个 10 x 10 平方的二维游戏台面。 每个玩家总共有 20 个棋子可供他们支配，在游戏开始时，棋盘上总共有 40 个游戏棋子（20 个白子和 20 个黑子）。 下面提供了初始状态下的电路板打印示例。 请注意，游戏中会显示“行”和“列”标签以供玩家帮助。 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 <-- Columns 0 - W - W - W - W - W 1 W - W - W - W - W - 2 - W - W - W - W - W 3 W - W - W - W - W - 4 - - - - - - - - - - 5 - - - - - - - - - - 6 - B - B - B - B - B 7 B - B - B - B - B - 8 - B - B - B - B - B 9 B - B - B - B - B - Rows 假设用户知道如何玩国际跳水，所以游戏规则没有在

#十六进制 ##什么是十六进制？ Hex 是一种在六边形网格上玩的策略棋盘游戏，理论上具有任何大小和几种可能的形状，但传统上为 11×11 菱形。 ##为什么是十六进制？ 这是大学课程的最终分配项目，重点是面向对象的设计。 我花了大约 8 周的时间。 我的解决方案从所需的项目中得到了许多改进，最显着的变化发生在 GUI 类中； 不过，我们使用了swing 来制作图形，所以这里不能改进太多。 ##How 播放 包含一个 jar 文件。 这应该按如下方式运行： GUI: java -jar Hex.jar gui CLI: java -jar Hex.jar cli ##Cool Things A* AI：该 AI 实施 A* 搜索算法来确定最佳可能路径。 每次调用 getMove() 时，它都会确定该路径是否仍然是最佳路径（意味着其他玩家没有阻止它）。 如果路径被阻塞

连接4 这个小项目实现了。 它有一个人类播放器和一个计算机播放器实现。 使用的实现计算机播放器。 这也是我的第一个 Scala 项目。 我主要是通过的人阅读学习 Scala，我想有一个小项目来尝试我所读的内容并感受一下该语言、IDE 支持、测试……这就是 Connect4 的诞生方式。 随着我的进步，我将更改代码并在 Scala 上变得更聪明。 该项目使用 。 因此，如果您安装了 sbt，您应该能够执行： sbt compile ：编译应用程序。 sbt test:compile ：编译测试。 sbt test : 执行测试。 sbt run : 执行应用程序。 sbt eclipse ：创建 Eclipse 项目文件。 sbt gen-idea ：创建 IntelliJ IDEA 项目文件。

iOS5 的简单棋盘游戏示例代码，使用 cocos2d 框架。 效果展示： https://github.com/YUChoe/q_boardgame/raw/master/QBoard/boardgame_shot_250x250.jpg

FutaHex 2.0 介绍 FutaHex是具有以下属性的Hex （棋盘游戏）引擎和AI： 蒙特卡洛树搜索算法的轻量级C ++实现。 没有外部依赖关系，仅使用标准C ++库。 使用C ++ 11/14功能广泛编写的 平台无关 预习 文献资料 这里列出了FutaHex 2.0 （当前git版本）的所有文档markdown文件。 如何编译 Windows（/） Linux（/ 样品 使用fhcore计算并确定下一步。 - TODO ... [常见问题] 执照 GPLv2-版权所有:copyright:2018 FutaAlice

提哥 PROLOG 和 C++ 中 Teeko 棋盘游戏的人工智能项目

Fanorona-游戏-AI 使用和在人类和 AI 之间的棋盘游戏Python GUI 实现。 快照 ## 使用的设计策略： 1. **截止**： 我使用截止设置了最大深度限制（3X3 中的 15 个，5X5 中的 7 个），当在这个深度级别调用 min_value 函数时，它将返回一个由评估函数估计的板位置的实用值。 2. **AI启发式评估函数**： 它被定义为：(#AI_piece - #human_piece) / (#AI_piece + human_piece) 但是考虑到棋子可以向8个方向移动的特殊位置，这表明位置攻击优势，所以如果AI_piece在该位置，则计为1.5块，如果human_piece在该位置，则计为0.5 human_piece。 3. **抽签决定**： 当程序检测到人类和 AI 动作之间的“摆动动作”时，该程序将判定游戏为平局。 本质规则 两