Python数据结构与算法之使用队列解决小猫钓鱼问题

本文实例讲述了Python数据结构与算法之使用队列解决小猫钓鱼问题。分享给大家供大家参考,具体如下:

按照《啊哈》里的思路实现这道题目,但是和结果不一样,我自己用一幅牌试了一下,发现是我的结果像一点,可能我理解的有偏差。

# 小猫钓鱼
# 计算桌上每种牌的数量
# 使用defaultdict类,并设置默认类型为int型,即默认值为0
# cardcounts = defaultdict(int)
# 不过deque有对应的方法
def henhenhaahaa():
  from collections import deque
  hen = deque()      # hen的手牌
  haa = deque()      # haa的手牌
  table = deque()     # 桌上的牌
  # 手扎初始化
  for card in [2,4,1,2,5,6]:
    hen.append(card)
  for card in [3,1,3,5,6,4]:
    haa.append(card)
  # 当两个人的手牌都不为零食,游戏继续
  # 如果某人打出的牌与桌上的某张牌相同
  # 即可将两张牌以及中间的所有牌以此取走
  # 由于桌上同样的牌不可能超过两张
  # 只要计算目标牌的数量,以此取回即可
  # 刷新桌上的牌(打出牌,取牌)
  def refreshtable(person, card):
    table.append(card)
    if table.count(card)>=2:
      while table.count(card)>0:
        person.append(table.pop())
  while len(hen)!=0 and len(haa)!=0:
#     print "tab:",list(table)
    i = hen.popleft()        # hen先出牌
#     print "hen put",i
    refreshtable(hen, i)      # hen动作
#     print "hen:",list(hen)
#     print "tab:",list(table)
    j = haa.popleft()        # haa后出牌
#     print "haa put",j
    refreshtable(haa, j)      # haa动作
#     print "haa:",list(haa)
#     print "tab:",list(table)
#     print "next turn"
  if len(hen)!=0:
    print "hen win"
    print "hen:",list(hen)
  else:
    print "haa win"
    print "haa:",list(haa)
  print "ontables"
  print "tab:",list(table)
if __name__=="__main__":
  print "我们测试结果:"
  henhenhaahaa()
  # 我自己手动用牌模拟的结果根本就和书上不一样
  # 我觉得我自己的答案没啥问题
  # 单步模拟的结果也是一样的

运行结果:

更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《Python数据结构与算法教程》、《Python加密解密算法与技巧总结》、《Python编码操作技巧总结》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》及《Python入门与进阶经典教程》

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

(0)

相关推荐

  • Python实现的数据结构与算法之队列详解

    本文实例讲述了Python实现的数据结构与算法之队列.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 一.概述 队列(Queue)是一种先进先出(FIFO)的线性数据结构,插入操作在队尾(rear)进行,删除操作在队首(front)进行. 二.ADT 队列ADT(抽象数据类型)一般提供以下接口: ① Queue() 创建队列 ② enqueue(item) 向队尾插入项 ③ dequeue() 返回队首的项,并从队列中删除该项 ④ empty() 判断队列是否为空 ⑤ size() 返回队列中项的个数 队

  • Python数据结构与算法之图的最短路径(Dijkstra算法)完整实例

    本文实例讲述了Python数据结构与算法之图的最短路径(Dijkstra算法).分享给大家供大家参考,具体如下: # coding:utf-8 # Dijkstra算法--通过边实现松弛 # 指定一个点到其他各顶点的路径--单源最短路径 # 初始化图参数 G = {1:{1:0, 2:1, 3:12}, 2:{2:0, 3:9, 4:3}, 3:{3:0, 5:5}, 4:{3:4, 4:0, 5:13, 6:15}, 5:{5:0, 6:4}, 6:{6:0}} # 每次找到离源点最近的一个顶

  • Python数据结构与算法之二叉树结构定义与遍历方法详解

    本文实例讲述了Python数据结构与算法之二叉树结构定义与遍历方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 先序遍历,中序遍历,后序遍历 ,区别在于三条核心语句的位置 层序遍历  采用队列的遍历操作第一次访问根,在访问根的左孩子,接着访问根的有孩子,然后下一层 自左向右一一访问同层的结点 # 先序遍历 # 访问结点,遍历左子树,如果左子树为空,则遍历右子树, # 如果右子树为空,则向上走到一个可以向右走的结点,继续该过程 preorder(t): if t: print t.value preorde

  • Python数据结构与算法之字典树实现方法示例

    本文实例讲述了Python数据结构与算法之字典树实现方法.分享给大家供大家参考,具体如下: class TrieTree(): def __init__(self): self.root = {} def addNode(self,str): # 树中每个结点(除根节点),包含到该结点的单词数,以及该结点后面出现字母的键 nowdict = self.root for i in range(len(str)): if str[i] not in nowdict: # 发现新的组合方式 nowdi

  • Python数据结构与算法之图结构(Graph)实例分析

    本文实例讲述了Python数据结构与算法之图结构(Graph).分享给大家供大家参考,具体如下: 图结构(Graph)--算法学中最强大的框架之一.树结构只是图的一种特殊情况. 如果我们可将自己的工作诠释成一个图问题的话,那么该问题至少已经接近解决方案了.而我们我们的问题实例可以用树结构(tree)来诠释,那么我们基本上已经拥有了一个真正有效的解决方案了. 邻接表及加权邻接字典 对于图结构的实现来说,最直观的方式之一就是使用邻接列表.基本上就是针对每个节点设置一个邻接列表.下面我们来实现一个最简

  • python数据结构之图深度优先和广度优先实例详解

    本文实例讲述了python数据结构之图深度优先和广度优先用法.分享给大家供大家参考.具体如下: 首先有一个概念:回溯 回溯法(探索与回溯法)是一种选优搜索法,按选优条件向前搜索,以达到目标.但当探索到某一步时,发现原先选择并不优或达不到目标,就退回一步重新选择,这种走不通就退回再走的技术为回溯法,而满足回溯条件的某个状态的点称为"回溯点". 深度优先算法: (1)访问初始顶点v并标记顶点v已访问. (2)查找顶点v的第一个邻接顶点w. (3)若顶点v的邻接顶点w存在,则继续执行:否则回

  • Python数据结构与算法之图的广度优先与深度优先搜索算法示例

    本文实例讲述了Python数据结构与算法之图的广度优先与深度优先搜索算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 根据维基百科的伪代码实现: 广度优先BFS: 使用队列,集合 标记初始结点已被发现,放入队列 每次循环从队列弹出一个结点 将该节点的所有相连结点放入队列,并标记已被发现 通过队列,将迷宫路口所有的门打开,从一个门进去继续打开里面的门,然后返回前一个门处 """ procedure BFS(G,v) is let Q be a queue Q.enqueue(v) lab

  • Python数据结构与算法之图的基本实现及迭代器实例详解

    本文实例讲述了Python数据结构与算法之图的基本实现及迭代器.分享给大家供大家参考,具体如下: 这篇文章参考自<复杂性思考>一书的第二章,并给出这一章节里我的习题解答. (这书不到120页纸,要卖50块!!,一开始以为很厚的样子,拿回来一看,尼玛.....代码很少,给点提示,然后让读者自己思考怎么实现) 先定义顶点和边 class Vertex(object): def __init__(self, label=''): self.label = label def __repr__(sel

  • Python数据结构与算法之列表(链表,linked list)简单实现

    Python 中的 list 并不是我们传统(计算机科学)意义上的列表,这也是其 append 操作会比 insert 操作效率高的原因.传统列表--通常也叫作链表(linked list)--通常是由一系列节点(node)来实现的,其每一个节点(尾节点除外)都持有一个指向下一个节点的引用. 其简单实现: class Node: def __init__(value, next=None): self.value = value self.next = next 接下来,我们就可使用链表的结构来

  • Python实现的数据结构与算法之双端队列详解

    本文实例讲述了Python实现的数据结构与算法之双端队列.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 一.概述 双端队列(deque,全名double-ended queue)是一种具有队列和栈性质的线性数据结构.双端队列也拥有两端:队首(front).队尾(rear),但与队列不同的是,插入操作在两端(队首和队尾)都可以进行,删除操作也一样. 二.ADT 双端队列ADT(抽象数据类型)一般提供以下接口: ① Deque() 创建双端队列 ② addFront(item) 向队首插入项 ③ addRe

  • Python数据结构与算法之完全树与最小堆实例

    本文实例讲述了Python数据结构与算法之完全树与最小堆.分享给大家供大家参考,具体如下: # 完全树 最小堆 class CompleteTree(list): def siftdown(self,i): """ 对一颗完全树进行向下调整,传入需要向下调整的节点编号i 当删除了最小的元素后,当新增加一个数被放置到堆顶时, 如果此时不符合最小堆的特性,则需要将这个数向下调整,直到找到合适的位置为止""" n = len(self) # 当 i 节

  • Python数据结构与算法之链表定义与用法实例详解【单链表、循环链表】

    本文实例讲述了Python数据结构与算法之链表定义与用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 本文将为大家讲解: (1)从链表节点的定义开始,以类的方式,面向对象的思想进行链表的设计 (2)链表类插入和删除等成员函数实现时需要考虑的边界条件, prepend(头部插入).pop(头部删除).append(尾部插入).pop_last(尾部删除) 2.1 插入: 空链表 链表长度为1 插入到末尾 2.2 删除 空链表 链表长度为1 删除末尾元素 (3)从单链表到单链表的一众变体: 带尾节点的单链表

随机推荐