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利用Python开发的单机中国象棋程序。

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简介:
该界面设计拥有出色的视觉效果,并且代码中包含了详尽的注释,这为后续的扩展和进一步开发奠定了坚实的基础。对于有需求的用户,可以自由地自行下载并使用。

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客服
客服
  • 基于Python
    优质
    这是一款使用Python开发的单机版中国象棋游戏程序,玩家可以在电脑上体验传统的对弈乐趣。 界面设计美观,代码注释详尽,具备进一步开发的潜力。如有需要可自行下载。
  • 基于LabVIEW
    优质
    本项目旨在利用LabVIEW软件平台设计并实现一个中国象棋程序,结合图形化编程的优势,提供直观便捷的人机交互界面,并融入智能化算法以提升游戏体验。 基于LabVIEW图形化编程的中国象棋程序。
  • Qt5制作
    优质
    本应用利用Qt5框架开发,是一款功能全面的单机中国象棋软件。用户可在此平台上尽情享受中国象棋带来的乐趣与挑战。 单机版中国象棋,支持玩家左右对战,并且可以悔棋。
  • 对弈源代码.rar_chess___人对弈_
    优质
    该资源包含中国象棋的人机对弈源代码,适用于编程爱好者和研究者学习与开发。代码实现规则清晰,支持进行人机间的中国象棋对战练习。 这是一款用于人机对弈的中国象棋程序,用户可以自行选择搜索层数,并且支持悔棋功能。
  • 【C++课设计】期末项目 - Qt
    优质
    本项目为C++课程设计的期末作品,采用Qt框架开发的一款中国象棋游戏程序。旨在通过实践加深对C++编程及图形界面应用的理解与运用。 中国象棋是中国的一种二人对抗性游戏,在中国有着悠久的历史。因其用具简单且趣味性强而广受欢迎。它不仅代表了中国的棋文化,更是中华民族的文化瑰宝之一。其规则简明易懂,深受广大群众的喜爱,并已成为普及最广泛的棋类项目之一。目前,中国象棋已经传播到十几个国家和地区。 本项目的目的是实现中国传统双人对弈游戏——中国象棋,在单机或联网状态下均可进行游戏。无论是单人还是多人参与,无论使用何种系统设备都可以顺利开展象棋游戏功能的体验。开发过程中主要采用了 Qt Creator 4.3.0 (Community) 的 C/C++ 功能,并尽量避免使用控件拖拽技术,而是通过手写代码来实现相应的函数功能,以此熟悉面向对象编程并提高编码能力。 通过此项目,不仅能够提升个人的技术水平,还可以对中国传统文化进行一次有效的宣扬和推广。
  • Java、Swing和Socket技术网络版应
    优质
    本应用是一款基于Java语言,采用Swing图形库与Socket通信技术打造的在线中国象棋游戏。玩家可轻松实现对战功能,享受策略博弈的乐趣。 1. 寻找棋盘界面及对应的棋子图片,并设计相应的棋盘界面与功能菜单。 2. 设计不同种类的棋子移动规则。 3. 当棋子移动时,应添加音效效果。 4. 对局开始前,双方应在棋盘上按既定方式摆放各自的棋子。 5. 开始对局后,执红方先行一步,之后由双方轮流走步。 6. 轮到行棋的一方将某个棋子从一个交叉点移动至另一个交叉点或吃掉对方的棋子占领其位置均视为一着(即一次行动)。 7. 双方各完成一次行动后称为一个回合。 8. 当己方棋子能够到达的位置上有敌方棋子时,可以将其吃掉并占据该位置。 9. 应实现悔棋、保存和导出对局记录、求和及认输等功能。
  • 基于VC++
    优质
    本项目旨在利用VC++编程环境开发一款功能全面的国际象棋软件,涵盖规则验证、AI对战等模块,为用户提供高质量的游戏体验和学习平台。 用VC++实现的国际象棋对战程序支持人人对战和人机对战。程序还导入了美观的背景图片。
  • Cocos2d-X制作
    优质
    本项目旨在使用Cocos2d-x游戏引擎开发一个功能全面的中国象棋应用程序,提供流畅的游戏体验和精美的界面设计。 使用Cocos2d-X 2.2.3开发的一款中国象棋游戏,支持开局、悔棋、播放背景音乐以及显示胜利结果等功能。
  • UniApp游戏源码
    优质
    这是一款使用UniApp框架开发的国际象棋单机游戏完整源代码,支持多种平台部署,适合开发者学习和二次开发。 这是一份uniapp项目的源码示例——国际象棋单机游戏项目完整案例,并可通过HBuilderX开发工具打开和修改,在H5平台上编译运行并支持跨多平台部署。该项目属于棋盘类游戏,与中国的象棋玩法不同,可供学习参考。此外,还有配套的文章供进一步研究阅读。
  • Cocos Creator版
    优质
    本教程详细介绍如何使用Cocos Creator游戏引擎开发中国象棋游戏,涵盖从项目初始化到实现完整游戏功能的过程。适合对游戏开发感兴趣的初学者和中级开发者学习。 基于Cocos Creator开发的单机中国象棋游戏包含三种电脑棋力模式:简单、普通和困难。其中,电脑AI采用了经典的Alpha-Beta剪裁算法,虽然还有优化的空间,但目前在困难模式下已经很难有人能战胜电脑了。