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LeetCode 289 涉及生命游戏问题。

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简介:
文章目录 生命游戏 题目: 解题思路: 代码实现: 实现效果: 生命游戏题目来源:基于百度百科的定义,生命游戏,又称“生命”,是由英国数学家约翰·何顿·康威于 1970 年所设计的细胞自动机。该游戏涉及到一个由 m × n 个格子构成的面板,每个格子可以被视为一个独立的细胞,每个细胞都拥有一个初始状态,具体表现为 1 代表活细胞(live),而 0 则代表死细胞(dead)。此外,每个细胞会受到其周围八个相邻位置(包括水平、垂直以及对角线方向)的细胞的影响,并遵循以下四条生存法则:如果一个活细胞在其周围八个邻近位置中,活细胞的数量少于两个,那么该位置的活细胞将会死亡;反之,如果一个活细胞在其周围八个邻近位置中存在恰好两个活细胞,那么该位置的活细胞将会存活。

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客服
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  • LeetCode 289.
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    本文详细解析了LeetCode第289题“生命游戏”的解决方案,通过模拟棋盘变化,探讨了解题思路和代码实现。 根据百度百科的定义,“生命游戏”是由英国数学家约翰·何顿·康威于1970年发明的一种细胞自动机。这个游戏在一个包含m行n列格子的面板上进行,每个格子代表一个细胞,并且初始状态下可以是活(状态为1)或死(状态为0)。每一个细胞在八个相邻位置中的其他细胞的状态变化遵循以下四条规则: - 如果一个活细胞周围有少于两个活邻居,则该细胞死亡。 - 如果一个活细胞周围有两个或者三个活邻居,它保持存活。 - 若一个活细胞周围的八个格子中有超过三个是活的,那么这个细胞会因拥挤而死亡。 - 对于每个死掉的空位(状态为0),如果其周围恰好有3个邻近位置处于活跃状态,则一个新的生命会在该点产生。 这些规则决定了每一个时间步骤中所有细胞的状态变化。
  • C#版
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    C#版生命游戏是一款使用C#编程语言开发的经典细胞自动机模拟程序。玩家可以在二维网格上设定初始状态,观察并探索简单规则下涌现出复杂模式和动态变化的过程。 简单的元胞自动机模型可以自定义矩阵大小和演算步数,并且可以通过鼠标手动绘制初始图形。
  • LeetCode解C:LeetCode-Solution-LeetCode解答
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    该专栏专注于提供LeetCode平台上编程问题的解决方案,使用C语言实现。涵盖从初级到高级的各种算法和数据结构题目解析。 在开始之前,请允许我声明我和张晓翀都不是算法高手,确切地说我们是门外汉、新手一个。为了更好地理解和掌握算法知识,我们都刷了一遍LeetCode的题目,在这个过程中遇到了很多困难,并且参考了网上其他人的代码来解决这些问题。完成一遍之后发现,许多题目的解法都忘记了,再次遇到时又不知道如何下手。这说明这些题目并没有真正理解透彻和掌握好。 因此我们决定记录下自己做题的心得体会,通过这种方式让自己更加深入地理解和掌握每一个知识点,并且能够举一反三、触类旁通,在某种程度上才算真的掌握了算法知识。于是就有了这本书《LeetCode题解》,用来记录我们在刷LeetCode题目时的经历和感悟。书中提供的代码在当时都是可以通过LeetCode测试的,虽然随着平台更新可能会有些许变动,我们会持续跟进并进行相应的调整。 编程语言采用C++编写,对于编码风格没有强制要求,只要求清晰易懂即可。我们将按照LeetCode题目的分类来组织章节内容,比如数组(Array)、哈希表(HashTable)等,并且在每个章节中通常会从简单的题目开始逐步深入讲解。
  • Java实现的
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    《Java实现的生命游戏》是一篇介绍如何使用Java编程语言来模拟经典计算机科学概念——生命游戏的文章。通过简单的规则和复杂的模式展现算法之美。 用Java实现生命游戏,代码结构清晰且运行良好。界面逻辑均使用Java实现。
  • Python(使用pygame)
    优质
    《Python生命游戏》是一款利用Python编程语言与Pygame模块开发的经典细胞自动机程序,玩家可以在简洁直观的界面上观察和探索复杂模式的演变。 启动无限循环功能,并可随时停止或继续操作;速度可以根据需要进行调整;鼠标拖动可以设置图案;程序内置了七种预设的图案选项;开发环境为Python 3.6及Pygame库。
  • 的源代码
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    《生命游戏的源代码》是一本科普与编程结合的作品,深入解析经典计算仿真“生命游戏”的工作原理及其背后的数学逻辑。适合对算法和计算机科学感兴趣的读者探索。 我们可以将计算机中的宇宙想象成由一个个方格子组成的封闭空间,尺寸为N的空间包含N*N个这样的小方格。每个方格代表一个生命体,并且这些生命体有两种状态:生或死。如果某个细胞是活的,则显示蓝色;如果是死亡状态,则显示白色。 每一个细胞都有邻居,如果我们把3*3的9个格子看作是一个基本单元的话,那么这个正方形中间的那个格子周围的8个格子就是它的邻居。每个方格的生命变化遵循以下规则: 1. 如果一个细胞周围有三个活细胞存在(考虑到每个细胞周围共有八个邻居),则该细胞也会变为活跃状态;如果它原本是死的,则会复活;如果是活着的状态,那么继续保持不变。 2. 当一个细胞周围的两个邻居处于活动时,这个格子的生命状态将不会发生变化。 3. 在其他情况下,即不符合上述规则的情况下,该细胞将死亡。也就是说,如果它是活的则转为死亡状态;若是死的话,则依然维持原状。 设定图像中每个像素(也就是方格)初始的状态后,根据以上游戏规则来演绎生命的变化过程。由于不同的起始条件和迭代次数的不同选择,可以创造出各种令人惊叹且美丽的图案。
  • C#中的实现
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    《C#中的生命游戏实现》一文详细介绍了如何使用C#编程语言来模拟和开发经典的“生命游戏”,包括算法设计、代码实现及图形界面展示等过程。 用C#实现的简单生命游戏使用WinForm作为界面展示,方格代表一个生命单位,界面大小可以通过代码中的常量进行调整,绘制工作则采用GDI+技术完成。欢迎提出改进意见。
  • (Golly) v3.2安装包
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    《生命游戏》(Golly)v3.2是一款经典的跨平台细胞自动机模拟软件,支持多种规则和大尺度仿真,让玩家探索复杂的模式与动态系统。 约翰·康威在1970年发明的生命游戏(Game of Life)是他最著名的作品之一,并且广受专业人士和大众的认可。这个游戏展示了简单的逻辑规则可以产生复杂有趣的活动,验证了一些科学家的宇宙观。 生命游戏在一个网格上进行,有点像围棋。填充的单元格代表有生命的细胞或“存在”,而空白单元格则表示“无”。该游戏只有四条规则: 1. 当一个存活细胞周围仅有0个或1个其他存活细胞时,该细胞死亡。 2. 如果一个存活细胞周围的邻居是两个或者三个,那么这个状态保持不变。 3. 若某个活着的细胞被四个或更多的邻近活细胞包围,则它也会死掉(表示过密导致生存困难)。 4. 当某处空白单元格周围恰好有三个相邻的存活细胞时,在该位置生成一个新的存活细胞。 这种元胞自动机体现了冯·诺依曼关于机器自我进化的思想,即通过简单的规则实现复杂的系统行为。早在计算机尚未普及的时代,人们就已经发现了生命游戏中的许多典型模式: - 静态图案(如方块、蜂窝和吐司)不会发生变化。 - 振荡器在有限的图形之间循环变化。 - 移动物体(例如滑翔机和轻型飞船),它们会在网格中沿固定方向移动。 后来,人们发现了更多复杂的模式。例如,高斯帕滑翔机枪可以在无限时间内生成新的滑翔机;而繁殖者则展示了二次增长的能力。还有河豚(puffer)等大型运动物体,在整个方格世界内留下碎片或痕迹。 此外,沃尔夫勒姆在研究康威的生命游戏后创建了一维元胞自动机Rule 30,并发现其演化结果呈现出部分规律性和随机性的特点。这种模式还被发现在自然界中如织锦芋螺的花纹上出现过,这表明简单的规则可以产生复杂的图案。 总之,生命游戏不仅展示了简单规则下的复杂性,也启发了科学家们探索宇宙和生命的本质问题。
  • LeetCode库-利用Python解决LeetCode:LeetCodeByPython项目
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    LeetCodeByPython 项目汇集了使用 Python 编程语言解答 LeetCode 平台上算法题目的解决方案与代码示例,旨在帮助学习者提升编程和解决问题的能力。 从2018年开始讲解LeetCode题目以来,我发现大家反馈的主要问题有以下几种: 被题目的数量吓到:目前题库中的题目接近1000道,如果每天完成5个题目,则需要大约200天才能做完。 做了白做:花了大量时间解决的题目没过多久就忘记了。 最优解难以理解:提交的算法效果不佳,在看了别人的代码后也很难深入理解。 针对这些问题,我进行了反思,并认为关键在于对题目的处理方式。大多数人在进行算法练习时是按顺序完成所有题目,这种做法容易导致“记不住”和“做了白做”的问题,因为没有形成某一类问题的思维体系,下次遇到类似的问题又会从头开始。 因此,按照类别来做题似乎是一个更好的选择。然而,在实践中发现前几个类别的题目数量非常多,这会导致练习过程中缺乏新鲜感,并且很多人无法坚持完成一个完整的类别。 所以我认为正确的做题顺序应该是逆向进行:先解决较少的类别中的问题。 这样做的好处是可以在开始时就接触到一些较难的问题类型,从而激发学习兴趣并保持动力。
  • 自定义规则的
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    《自定义规则的生命游戏》是一款基于经典数学模型“生命游戏”的模拟软件,玩家可以自由设定细胞存活与繁殖的规则,探索无限多样的生态系统演化模式。 生命游戏是一种可自定义规则的模拟系统。玩家可以根据自己的需求设定不同的规则来观察细胞自动机的行为模式和发展趋势。这个游戏最早由英国数学家约翰·何顿·康威提出,它通过简单的初始条件和更新规则生成复杂的图案与动态效果,被广泛应用于科学研究、教育以及娱乐等领域中。