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 | 基于图像处理的火焰检测算法(颜色+边缘)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于拉普拉斯金字塔实现图像融合(步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于改进YOLOv8的景区行人检测算法
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于机器视觉的磁瓦表面缺陷检测方案
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于深度学习的轮胎缺陷检测系统
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 如何使用YOLO-World做目标检测
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 如何使用YOLOv9分割图像中的对象
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 如何使用YOLOv9检测图片和视频中的目标
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 如何在 Docker 容器中使用 GPU
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV中更稳更快的找圆方法--EdgeDrawing使用演示(详细步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV传统方法实现密集圆形分割与计数(详细步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV实现扫描文本矫正应用与实现详解(附源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | YOLO11自定义数据集训练实现缺陷检测 (标注+训练+预测 保姆级教程)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | YOLOv10模型微调检测肾结石并提高准确率
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用OpenCV和Streamlit搭建虚拟化妆应用程序(附源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用OpenCV确定对象的方向(附源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用YOLOv8 Pose实现瑜伽姿势识别
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用YoloV8实例分割识别猪的姿态(含数据集)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用姿态估计算法构建简单的健身训练辅助应用程序
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于OpenCV和K-Means聚类实现颜色分割(步骤 + 代码)
    查看>>