#include <iostream>
#include <time.h>
#include <stdlib.h>
#include <cmath> using namespace std;
#define random(a,b) (rand() % (b-a+1))+ a
/* run this program using the console pauser or add your own getch, system("pause") or input loop */
const int association = 70;//产生联想的概率
const int divergence = 29;//产生发散的概率
bool Forget = false;//是否会遗忘
const int lenth = 5; int main() {
srand(time(NULL));
int map[lenth][lenth];
for(int i = 0;i < lenth;++i) {
for(int j = 0;j < lenth;++j) {
map[i][j] = -1;
}
}
string show[lenth][lenth];
for(int i = 0;i < lenth;++i) {
for(int j = 0;j < lenth;++j) {
show[i][j] = "warn";
}
}
int x, y;//坐标点
int tempX, tempY;
bool first = false;//记录是否为第一次
int development;//记录发展的趋势
string learn[lenth] = {"a", "b", "c", "d", "e"};
string answer[lenth];
int i = 0;
while(true) {
while(true) {
if(!first) {//随机初始化坐标
i = 0;
x = random(0,lenth-1);
y = random(0,lenth-1);
map[x][y] = i;
show[x][y] = learn[i];
first = true;
++i;
}
else {
development = random(1,100);//随机出发展的趋势
if(development > 0 && development <= association) {//如果随机的发展趋势为百分之70,则进入联想模式
tempX = random(0,2) - 1;
x = x + tempX;
tempY = random(0,2) - 1;
y = y + tempY;
while((x < 0 || x >= lenth) || (y < 0 || y >= lenth)) {
x = x - tempX;
tempX = random(0,2) - 1;
x = x + tempX;
y = y - tempY;
tempY = random(0,2) - 1;
y = y + tempY;
}
map[x][y] = i;
show[x][y] = learn[i];
++i;
}
else if(development > association && development <= (association + divergence)) {//如果随机的发展趋势为百分之29,则进入发散模式
tempX = x;
x = random(0,lenth-1);
tempY = y;
y = random(0,lenth-1);
while(((x > (tempX - 1))&&(x < (tempX + 1)))||((y > (tempY - 1))&&(y < (tempY + 1)))){
x = random(0,lenth-1);
y = random(0,lenth-1);
}
map[x][y] = i;
show[x][y] = learn[i];
++i;
}
else {//是否遗忘
x = random(0,lenth-1);
y = random(0,lenth-1);
map[x][y] = -1;
show[x][y] = "warn";
++i;
Forget = true;
}
if(i >= lenth || Forget == true) {
break;
}
}
}
if(Forget == true) {
Forget = false;
first = false;
continue;
}
else {
break;
} }
for(int i = 0;i < lenth;++i) {
for(int j = 0;j < lenth;++j) {
if(map[i][j] != -1){
answer[map[i][j]] = show[i][j];
}
}
}
for(int i = 0;i < lenth;++i) {
cout << answer[i] << endl;
} return 0;
}

  

写学习abcde的简单AI(C++实现)的更多相关文章

  1. 炸金花游戏(3)--基于EV(期望收益)的简单AI模型

    前言: 炸金花这款游戏, 从技术的角度来说, 比德州差了很多. 所以他的AI模型也相对简单一些. 本文从EV(期望收益)的角度, 来尝试构建一个简单的炸金花AI. 相关文章: 德州扑克AI--Prog ...

  2. oracle学习 第一章 简单的查询语句 ——03

    1.1最简单的查询语句 例 1-1 SQL> select * from emp; 例 1-1 结果 这里的 * 号表示全部的列.它与在select 之后列出全部的列名是一样的.查询语句以分号( ...

  3. Python学习 - 编写一个简单的web框架(一)

    自己动手写一个web框架,因为我是菜鸟,对于python的一些内建函数不是清楚,所以在写这篇文章之前需要一些python和WSGI的预备知识,这是一系列文章.这一篇只实现了如何处理url. 参考这篇文 ...

  4. JSP学习笔记(三):简单的Tomcat Web服务器

    注意:每次对Tomcat配置文件进行修改后,必须重启Tomcat 在E盘的DATA文件夹中创建TomcatDemo文件夹,并将Tomcat安装路径下的webapps/ROOT中的WEB-INF文件夹复 ...

  5. Hibernate二次学习一----------Hibernate简单搭建

    因为博客园自带的markdown不太好用,因此所有markdown笔记都使用cmd_markdown发布 Hibernate二次学习一----------Hibernate简单搭建: https:// ...

  6. JAVA WEB学习笔记(三):简单的基于Tomcat的Web页面

    注意:每次对Tomcat配置文件进行修改后,必须重启Tomcat 在E盘的DATA文件夹中创建TomcatDemo文件夹,并将Tomcat安装路径下的webapps/ROOT中的WEB-INF文件夹复 ...

  7. arcpy地理处理工具案例教程-生成范围-自动画框-深度学习样本提取-人工智能-AI

    arcpy地理处理工具案例教程-生成范围-自动画框-深度学习样本提取-人工智能-AI 商务合作,科技咨询,版权转让:向日葵,135-4855_4328,xiexiaokui#qq.com 目的:对面. ...

  8. Spark学习笔记0——简单了解和技术架构

    目录 Spark学习笔记0--简单了解和技术架构 什么是Spark 技术架构和软件栈 Spark Core Spark SQL Spark Streaming MLlib GraphX 集群管理器 受 ...

  9. Html学习笔记(二) 简单标签

    标签的重点 标签的用途 标签在浏览器中的默认样式 <body>标签: 在网页上显示的内容 <p>标签: 添加段落 <hx>标签: 添加标题 标签一共有6个,h1.h ...

随机推荐

  1. 详细解读go语言中的chnanel

    Channel 底层数据结构 type hchan struct { qcount uint // 当前队列中剩余元素个数 dataqsiz uint // 环形队列长度,即可以存放的元素个数 buf ...

  2. rtsp->rtmp 推流直播 Plan B

    上篇文章我们谈到使用 EasyDarwin 推流后 前端HTML播放器 播放无画面的情况,找了各种播放器都服务正常解决,但使用VLC却能正常播放的问题,我们尝试了很久最后另辟蹊径,找到 nginx安装 ...

  3. Linux触摸驱动分析

    测试平台 宿主机平台:Ubuntu 12.04.4 LTS 目标机:Easy-ARM IMX283 目标机内核:Linux 2.6.35.3 触摸屏基础知识 一.结构 上图是电阻触摸屏的一个侧面剖视图 ...

  4. springcloud3(五) spring cloud gateway动态路由的四类实现方式

    写这篇博客主要是为了汇总下动态路由的多种实现方式,没有好坏之分,任何的方案都是依赖业务场景需求的,现在网上实现方式主要有: 基于Nacos, 基于数据库(PosgreSQL/Redis), 基于Mem ...

  5. mysql多次连接后会产生最大失败值

    解决办法 可以更改max_connection_errors的值,即提高允许的max_connection_errors的数量 1.进入mysql 1)首先查看该属性设置为多大:命令:show glo ...

  6. Hearthbuddy跳过ConfigurationWindow窗口

    Hearthbuddy版本为按照上一条博客修复后的版本. 打开Hearthbuddy后会弹出一个这样的窗口: 这个界面没有什么用,而且也没有人对此进行任何修改. 由于之前折腾版早就已经把这个界面跳过了 ...

  7. mysql中通过sql语句查询指定数据表的字段信息

      mysql数据库在安装完成时,自动创建了information_schema.mysql.test这三个数据库.其中,information_schema记录了创建的所有数据库的相关信息,因此可以 ...

  8. [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (20) --- Elastic Training Operator

    [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (20) --- Elastic Training Operator 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (20) --- ...

  9. PyTorch学习笔记6--案例2:PyTorch神经网络(MNIST CNN)

    上一节中,我们使用autograd的包来定义模型并求导.本节中,我们将使用torch.nn包来构建神经网络. 一个nn.Module包含各个层和一个forward(input)方法,该方法返回outp ...

  10. 在树莓派用C#+Winform实现传感器监测

    最近学校里发了个任务,说要做一个科技节小发明,然后我就掏出我的树莓派准备大干一场. 调料 Raspberry Pi 3B+ 树莓派GPIO扩展板 3.5寸电容触摸屏(GPIO接口) 土壤湿度传感器(G ...