snk演算法

A. QQ2D撞球技術：數格子和定位球的翻袋。幫忙講解。

一.關於數格的簡單方法
象素:就是滑鼠能夠移動的最小距離
數格:滑鼠每次移動一個點稱為1格
瞄準方法:母球與目標球平行相切後開始推動滑鼠或者用鍵盤控制.
推動滑鼠方位是上下左右(進退) 小鍵盤控制4、 、6、8(上下左右)
1、3、7、9(45度的斜角度）

二.滑鼠鍵的設置方法
第一步：點擊"我的電腦" ，再點擊" 控制面板"
第二步：點擊"輔助選項" ，再點擊 " 滑鼠" 這時候大家能看到有個
使用"滑鼠鍵盤(M)" 選擇使用"滑鼠鍵"。然後調節滑鼠設置， 把所
有的關於滑鼠設置的速度調到最低(最慢)點擊確定 。大家要特別注意，
在確定之前，點"常規"，裡面有個顯示空閑多少時間就取消"輔助特性"，
建議大家如果玩球時間長可以把時間盡量延常，以免空閑一會沒打球後，設置失效。
按以上步驟設置好以後，就可以使用微調了。鍵盤右邊的 數字鍵就是使用
微調的工具， 4是左 6是右 8是上 是下 7是左上 9是右上 1是左下 3是右下 5是點擊左鍵 加號是點擊右鍵。

三.現實檯球和網路檯球的區別
電腦的解析度至少在今後的一個時期內不會有大的提升，所以，格子現象無法迴避。
如果將來電腦的解析度有很大的提高，比如，從現在的10 4X768提高到 的3次方倍，
即是現在的8倍，那時候的網路檯球的準星就幾乎是"無級"移動，與真實檯球沒有多大區別了。
擊球時只需考慮"三點一線"和"擊球厚薄"以及"如何加桿走位"就可以了。
一格，就是你的滑鼠(準星)一次移動的"最小"距離。聯眾SNK的檯面上下一共是370格，
左右740格。換句話說，你的滑鼠(準星)在檯面的上下只能"落在"這370個"點"上，點與點的中間，滑鼠是放不下的。
聯眾SNK的球直徑為16個象素，即：16格的長度。 由於網路檯球的滑鼠的移動不是無級的
，有格子限制，當母球與目標球以及袋口三者之間呈特殊夾角時，無法實現P點(真實檯球"
三點一線"的擊球"入袋點")的微調，目標球無法打入袋內，造成"死球"。

四.數格子的爭議
我們打球的目的就是進球，有些人討厭格子打法，一是他自己不會，二是他懼怕格子的準度。
瞄準時的進退其實就是數格子。現實檯球就是相切瞄準，你能有進退嗎？有些人再打球中無形在數格子，
而自己不知道格子是什麼而厭惡排斥攻擊數格子的人，我認為這也是一種BT。
純粹的不數格子就是每次擊球母球和目標球均保持相切（這就是現實檯球），
只要你母球和目標球有縫隙和重合，就是數格子的體現，只是自己不知道罷了！
目前個人有個人的觀點,會"數格子"的人嘛~認為數的好.
不會數的人嘛~~認為"球感"來的好 。 那麼我想請問一下認為"球感"好的支持著們,
如果當你們會數了,是不是還是保持這個觀點呢?
我可以給你們肯定的回答,你們會立即否決"球感",贊同"數格",這是我親身經歷過地,畢竟這是網路檯球嘛！
要會"數格"必須先從"球感"做起,沒有一下子就會數的,必須要有這個過程.....通常會
"數格"的人對"球感"掌握那一定是很好的，要不數格子也沒用。要會"數格"必須對"球感"掌握非常好,為什麼那樣說呢?
因為我們並不是一開始就會數的,都是通過成千上萬甚至幾十萬個用"球感"瞄準的球歸納出
來地~因為打的多了,腦子里就有個潛在的印象.....自然而然就記住了下球的點,與邊距離,
與洞口距離,,,,,會"數格"的人一定會背點,,,相信嗎?/ 不信的話你們找個"數格"高手,
隨便找一個球,讓他說出下球的點....這很容易做到。最少你也要背會3格以內的長距離球的格子。
等你記熟了每個球的距離,基礎瞄準象素,只要稍懂點數學知識的人都能知道應該怎麼切球了.....
不是大話~~~~~每個人都能做到
大家記住;"數格"是對"球感"的一種升華境界........個人經典名言
"球感"經常會時有時無,沒了"球感"你就 了...................
數格子的精髓是微調，可惜我的微調不過關，這也是長距離球準度不高的原因之一

長距離球指的是遠離袋口過半台或者更遠的球.由於離進袋口較遠,目測已經不能保證大幾率的進球,近來同門問我這個問題的比較多,其實我長距離球有時能連續進幾個,但我內心也懼怕這些球,因此走位盡量避免長遠距離球.~開局階段還是要不可避免的要打長距離球...下面就我個人打法經驗,總結如下,不對和不完全之處,請同門多多糾正補充:
一.長距離球盡量數格子,以保證其准確性.
二.目測和格子同時進行,增加進球率.
三.長距離球格子的演算法:
1.根據定位球推算打左上底袋為例)
首先把定位球2,3,4鏡像到球台右半邊,這樣我們就得到長距離球3~~7格的進球線路和格子數 ：綠球3+1 黑球4+1 粉球5+1 黃球6+1 藍球7+2
注意:定位的點要延伸為線
依據以上格子對定位球進行推算,推算出格子後進行適度的進退(微調).
舉例::任意球在3格到4格中間,就有兩種打法::3+n和4_n(n是進退的格子).這兩種方法都能保證進球.
2.距離岸邊位置推算：
3-7格的球解決了,下邊說1-2格的球,
記住::斯諾克檯球的直徑是16象素
我也做了試驗:球台長岸邊稱邊線,短岸邊稱斷線)
在左斷線緊貼邊線的紅球用一格打出,當球移動到右端線時,紅球分離邊線大約是兩個球的距離..這就是說:::在右邊端線離岸邊兩個球位的紅球我們用一格可以讓球入左上底袋!!你明白了沒？
如果你明白了,很好,我的目的就達到了,然後依次類推計算出一格的球在1/2台,,1/3,1/4台距岸邊的距離,要求目測的要准,目測不準的話,,,,,嘿嘿,,,,,,
經常練習,再加以記憶,岸邊3格以內的球相信你能背會,逐已達到看球的位置就知道格子,你的長距離球已步入硬木階段了!~~

一:超桿(也有人說是低桿弧度球.叫法有很多...)方法:1:中心點(也叫藍點),一定要在下方的中間線上(記住,要在中間的線上,要不然打出的球會偏位)2:加度(42-55度之間)
<附加:用超桿的時候.要看你要打的目標球的遠近,有分別的.太遠的話,中心點與度數可不能太低.高...否則會中途停下.>
二:加度打球.控力道...當你加了度數..中心點(藍點)可不能偏離中間線...
三:貼邊球:只要用拉桿.(中心點)側相反方向一點.瞄準器跟目標球也要側一點點相反方向
四:開球方式:現在開球方式各有千秋...平常我只用這兩種
1:白球放在二分球或三分球的旁邊(放得近點,也不要放到開球碰到二分或三分哦^_^),加度(55度)切最外面的紅球...中心點不用碰..結果白球返回來.停在四分球的後面
2:白球放在四分球的後面(與四分球平行的弧線上)中心點右下或左下(如果右下那麽出桿的位置就在二分球那個方向..否則三分球那個方向)加度(55度)
五:任意放球:(比賽可不能用.用者當輸比賽)只供給練球用..
平常我們放球,都放在半圓裡面,出了半圓就不能放拉..任意放球.可以放在枱上任意一個位置.方法如下:
1:先把白球移到枱面的半圓圈裡面,不要按滑鼠的左右鍵. &

B. 模擬退火演算法的模擬退火演算法的原理

模擬退火演算法來源於固體退火原理，將固體加溫至充分高，再讓其徐徐冷卻，加溫時，固體內部粒子隨溫升變為無序狀，內能增大，而徐徐冷卻時粒子漸趨有序，在每個溫度都達到平衡態，最後在常溫時達到基態，內能減為最小。根據Metropolis准則，粒子在溫度T時趨於平衡的概率為e(-ΔE/(kT))，其中E為溫度T時的內能，ΔE為其改變數，k為Boltzmann常數。用固體退火模擬組合優化問題，將內能E模擬為目標函數值f，溫度T演化成控制參數t，即得到解組合優化問題的模擬退火演算法：由初始解i和控制參數初值t開始，對當前解重復「產生新解→計算目標函數差→接受或舍棄」的迭代，並逐步衰減t值，演算法終止時的當前解即為所得近似最優解，這是基於蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發式隨機搜索過程。退火過程由冷卻進度表(Cooling Schele)控制，包括控制參數的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數L和停止條件S。 1模擬退火演算法可以分解為解空間、目標函數和初始解三部分。
2模擬退火的基本思想:
(1) 初始化：初始溫度T(充分大)，初始解狀態S(是演算法迭代的起點)，每個T值的迭代次數L
(2) 對k=1，……，L做第(3)至第6步：
(3) 產生新解S′
(4) 計算增量Δt′=C(S′)-C(S)，其中C(S)為評價函數
(5) 若Δt′<0則接受S′作為新的當前解，否則以概率exp(-Δt′/T)接受S′作為新的當前解.
(6) 如果滿足終止條件則輸出當前解作為最優解，結束程序。
終止條件通常取為連續若干個新解都沒有被接受時終止演算法。
(7) T逐漸減少，且T->0，然後轉第2步。 模擬退火演算法新解的產生和接受可分為如下四個步驟：
第一步是由一個產生函數從當前解產生一個位於解空間的新解；為便於後續的計算和接受，減少演算法耗時，通常選擇由當前新解經過簡單地變換即可產生新解的方法，如對構成新解的全部或部分元素進行置換、互換等，注意到產生新解的變換方法決定了當前新解的鄰域結構，因而對冷卻進度表的選取有一定的影響。
第二步是計算與新解所對應的目標函數差。因為目標函數差僅由變換部分產生，所以目標函數差的計算最好按增量計算。事實表明，對大多數應用而言，這是計算目標函數差的最快方法。
第三步是判斷新解是否被接受,判斷的依據是一個接受准則，最常用的接受准則是Metropolis准則: 若Δt′<0則接受S′作為新的當前解S，否則以概率exp(-Δt′/T)接受S′作為新的當前解S。
第四步是當新解被確定接受時，用新解代替當前解，這只需將當前解中對應於產生新解時的變換部分予以實現，同時修正目標函數值即可。此時，當前解實現了一次迭代。可在此基礎上開始下一輪試驗。而當新解被判定為舍棄時，則在原當前解的基礎上繼續下一輪試驗。
模擬退火演算法與初始值無關，演算法求得的解與初始解狀態S(是演算法迭代的起點)無關；模擬退火演算法具有漸近收斂性，已在理論上被證明是一種以概率l 收斂於全局最優解的全局優化演算法；模擬退火演算法具有並行性。 s:=s0;e:=E(s)//設定目前狀態為s0，其能量E(s0)k:=0//評估次數kwhilek<kmaxande>emax//若還有時間（評估次數k還不到kmax）且結果還不夠好（能量e不夠低）則：sn:=neighbour(s)//隨機選取一臨近狀態snen:=Esn)//sn的能量為E(sn)ifrandom()<P(e,en,temp(k/kmax))then//決定是否移至臨近狀態sns:=sn;e:=en//移至臨近狀態snk:=k+1//評估完成，次數k加一returns//回轉狀態s

C. 為何游戲公司無法阻止游戲的破解呢

游戲公司無法阻止游戲的迫切，這個是社會發展的必然上外有山人外有人正所謂矛與盾的關系。那麼破解也是顯示他們的力量和技巧，第二呢，又能產生一定的效益。所以這些專業的人士，黑客也罷，還是寒假也好，他們尋求一種刺激或者形成一種利益。