博客
关于我
极客战记 魔幻的考试(magic exam)通关代码
阅读量:326 次
发布时间:2019-03-04

本文共 1324 字,大约阅读时间需要 4 分钟。

如何完美通关魔法考试关卡?以下是本关的攻略与技巧

这个关卡考验你的观察力和策略选择能力。在每个关卡中,你需要找到特定的X标记,通过合理的技能使用来获取最佳成绩。本关的关键在于合理分配技能使用,同时注意关卡中的特殊机制。

  • 合理分配技能
    • 对于不同的敌人和物品,你需要选择最适合的技能来最大化金币收益
    • 判断物品类型时,始终使用小写字母,避免因为大小写问题导致识别失败
    1. 关卡特殊机制
      • 最后一个房间的特殊机制需要特别注意。在这里,你需要通过使用grow技能来增加自己的血量,才能避免中毒死亡同时获取最后四枚金币

      代码示例如下:

      def healFriendOrEliminateEnemyOrPickItem():    friend = hero.findNearestFriend()    enemy = hero.findNearestEnemy()    item = hero.findNearestItem()    if friend:        if friend.type == "soldier":            hero.cast("heal", friend)        if friend.type == "goliath":            hero.cast("grow", friend)        if friend.type == "paladin":            hero.cast("regen", friend)    if enemy:        if enemy.type == "ogre":            hero.cast("force-bolt", enemy)        if enemy.type == "brawler":            hero.cast("shrink", enemy)        if enemy.type == "scout":            hero.cast("poison-cloud", enemy)    if item:        if item.type == "potion":            hero.moveXY(item.pos.x, item.pos.y)        else:            hero.cast("grow", hero)            hero.moveXY(item.pos.x, item.pos.y)            for i in range(4):                hero.moveXY(18 + i * 16, 40)                healFriendOrEliminateEnemyOrPickItem()                hero.moveXY(18 + i * 16, 24)                healFriendOrEliminateEnemyOrPickItem()

      希望以上内容能为你提供有价值的参考,帮助你在关卡中取得优异成绩。

    转载地址:http://apuh.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    OpenCV与AI深度学习 | OpenCV常用图像拼接方法(三):基于特征匹配拼接
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | OpenCV常用图像拼接方法(二) :基于模板匹配拼接
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | OpenCV常用图像拼接方法(四):基于Stitcher类拼接
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | OpenCV快速傅里叶变换(FFT)用于图像和视频流的模糊检测(建议收藏!)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | PaddleOCR 2.9 发布, 正式开源文本图像智能分析利器
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | SAM2(Segment Anything Model 2)新一代分割一切大模型介绍与使用(步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | T-Rex Label !超震撼 AI 自动标注工具,开箱即用、检测一切
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | YOLO11介绍及五大任务推理演示(目标检测,图像分割,图像分类,姿态检测,带方向目标检测)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | YOLOv10在PyTorch和OpenVINO中推理对比
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | YOLOv11来了:将重新定义AI的可能性
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | YOLOv8自定义数据集训练实现火焰和烟雾检测(代码+数据集!)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | YOLOv8重磅升级,新增旋转目标检测,又该学习了!
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 一文带你读懂YOLOv1~YOLOv11(建议收藏!)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 五分钟快速搭建一个实时人脸口罩检测系统(OpenCV+PaddleHub 含源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 什么是 COCO 数据集?
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 低对比度缺陷检测应用实例--LCD屏幕脏污检测
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用 MoveNet Lightning 和 OpenCV 实现实时姿势检测
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用 OpenCV 创建自定义图像滤镜
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用 SAM 和 Grounding DINO 分割卫星图像
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用OpenCV图像修复技术去除眩光
    查看>>