《叠纸游戏》专题

我目前有一个多人卡牌游戏开发和工作在Java，它正在工作在控制台。游戏的形式与桥牌和黑桃相似，减去了竞价过程。它是一个四人游戏，玩家轮流出一张牌。 我目前正在将其转换为一个基于浏览器的webapp，并添加了spring MVC，使用HTML、JavaScript和AJAX作为UI和与后端的通信。我有一个很好的想法，我想要采取的方法，使这工作的单人对AI允许用户发挥他们的牌，并使用AJAX调用从服务

我正在尝试为Buraco纸牌游戏（2人和4人）建立一个有效的AI。 我想避免启发式的方法：我不是游戏的专家，在我用这种方法开发的最后几个游戏中，我用这种方法获得了平庸的结果。 我知道montecarlo树搜索算法，我曾用它做过一个结果离散的跳棋游戏，但我真的被最近其他机器学习选项的成功搞糊涂了。 例如，我在stack overflow中找到了这个答案，这个答案真的让我很困惑，它说：“所以，再来一次

Chips (我们暂时叫他纸片视图)是一种小块的用来呈现复杂实体的块，比如说日历的事件或联系人。它可以包含一张图片，一个短字符串(必要时可能被截取的字符串)，或者是其它的一些与实体对象有关的简洁的信息。Chips 可以非常方便的通过托拽来操作。通过按压动作可以触发悬浮卡片(或者是全屏视图)中的 Chip 对应实体的视图，或者是弹出与 Chip 实体相关的操作菜单。 联系人纸片 联系人的纸片视图用于

Years ago, the Excel team was trying to figure out if it would be a good idea to allow users to drag and drop cells using the mouse. They had a couple of interns "whip up a prototype" suitable for usa

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我想使用极小极大搜索（带有alpha-beta修剪），或者更确切地说是内极大搜索，来使计算机程序玩纸牌游戏。 纸牌游戏实际上由4个玩家组成。所以为了能够使用极小极大等等。，我把游戏简化为“我”对抗“别人”。每次“走位”后，你都可以从游戏本身客观地读出当前状态的评价。当所有4个玩家都放好牌后，最高的玩家赢得所有人，并且牌的价值也算在内。 由于您不知道其他 3 名玩家之间的卡牌分布情况，我认为您必须使

问题内容： 我正在使用apache poi创建一个Excel文档。要在工作簿中创建新工作表，请编写以下代码： 此代码创建工作表并将其添加到工作簿。但我想以前创建工作表，然后将其添加到工作簿中。像这样： 我需要这样的东西，因为我想将数据从一个工作簿的一张复制到另一工作簿的另一张（Workbook接口具有method ）。但是Workbook界面没有诸如addSheet（Sheet sh）之类的方法。

写了个利用微软必应做的壁纸软件，欢迎大家下载使用，可运行在windows和linux上面。 视频演示：http://www.tudou.com/programs/view/pJD52De0PM4/  每天盯着相同的桌面壁纸总让人感到疲倦和乏味，何不让桌面壁纸自动更换呢？ 让“必应好壁纸”为你的桌面注入新的活力吧！ 必应好壁纸每天都会为你更新来自微软必应搜索的高品质壁纸！ 换一张壁纸，换一种心情！

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本章选择纸牌作为研究对象的原因是，牌堆是一个很明显的纸牌向量的应用。 这是创建一副52张牌组成的新牌堆的代码： apvector<Card> deck (52); 这是对象的状态图: 三个点代表我不想画出的48张牌。记住，我们尚未初始化纸牌实例变量。有些环境中，它们会初始化为0，就像图中这样，而在其他环境中它们可能包含任何可能的值。 一种初始化方法是，以一个Card对象为第二个参数调用向量的构造

如果你对玩纸牌尚不熟悉，那最好现在就去拿一副，否则你会感觉这一章没什么意思。一副牌有52张，每张都有一个花色（4种花色之一）和大小（13个值之一）。按桥牌中下降的顺序排列，4种花色分别是黑桃（Spades）、红桃（ Hearts）、方块（Diamonds）和梅花（Clubs）。大小包括A、2、3、4、5、6、7、8、9、10、J、Q和K。根据不同纸牌游戏的规则，A可能比K大，也可能比2小。 如果要

图(graph)是一种比较松散的数据结构。它有一些节点(vertice)，在某些节点之间，由边(edge)相连。节点的概念在树中也出现过，我们通常在节点中储存数据。边表示两个节点之间的存在关系。在树中，我们用边来表示子节点和父节点的归属关系。树是一种特殊的图，但限制性更强一些。 这样的一种数据结构是很常见的。比如计算机网络，就是由许多节点(计算机或者路由器)以及节点之间的边(网线)构成的。城市的道

堆(heap)又被为优先队列(priority queue)。尽管名为优先队列，但堆并不是队列。回忆一下，在队列中，我们可以进行的限定操作是dequeue和enqueue。dequeue是按照进入队列的先后顺序来取出元素。而在堆中，我们不是按照元素进入队列的先后顺序取出元素的，而是按照元素的优先级取出元素。 这就好像候机的时候，无论谁先到达候机厅，总是头等舱的乘客先登机，然后是商务舱的乘客，最后是

二叉搜索树的深度与搜索效率 我们在树, 二叉树, 二叉搜索树中提到，一个有n个节点的二叉树，它的最小深度为log(n)，最大深度为n。比如下面两个二叉树: 深度为n的二叉树 深度为log(n)的二叉树 这两个二叉树同时也是二叉搜索树(参考树, 二叉树, 二叉搜索树)。注意，log以2为基底。log(n)是指深度的量级。根据我们对深度的定义，精确的最小深度为floor(log(n)+1)。 我们将处

栈(stack)是简单的数据结构，但在计算机中使用广泛。它是有序的元素集合。栈最显著的特征是LIFO (Last In, First Out, 后进先出)。当我们往箱子里存放一叠书时，先存放的书在箱子下面，我们必须将后存放的书取出来，才能看到和拿出早先存放的书。 栈中的每个元素称为一个frame。而最上层元素称为top frame。栈只支持三个操作， pop, top, push。 pop取出栈中