趣味十足的石头剪刀布游戏：从代码到策略的全面解析

石头剪刀布作为一款广为人知的经典猜拳游戏，凭借其简单的规则和充满不确定性的玩法，深受各年龄段人群的喜爱。下面将为你详细介绍一个用 Python 编写的石头剪刀布游戏程序，该程序不仅实现了基础的游戏功能，还融入了多种策略，让游戏更具趣味性和挑战性。

一、游戏规则与目标概述

（一）基础游戏规则

本游戏以回合制的形式进行，具体规则如下：

玩家可以选择"r"代表石头、"p"代表布、"s"代表剪刀。
电脑也会从石头、布、剪刀中做出选择。
胜负判定规则为：

石头（r）能压碎剪刀（s）。
剪刀（s）可以剪断布（p）。
布（p）能够覆盖石头（r）。

（二）游戏获胜目标

游戏采用积分制，率先获得 5 分的一方将赢得整个系列赛的胜利。

二、代码结构与核心功能解析

（一）关键数据结构


beats = {'r': 's', 'p': 'r', 's': 'p'}
loses = {value: key for key, value in beats.items()}
state = {'player': 0, 'computer': 0, 'ties': 0}
guesses = []
default = random.choice('rps')

- beats字典：用于定义每种选择能击败的对象，例如beats['r'] = 's'，表示石头（r）可以击败剪刀（s）。

- loses字典：通过对beats字典进行键值对反转得到，它定义了每种选择会被什么对象击败，比如loses['s'] = 'r'，意味着剪刀（s）会被石头（r）击败。

- state字典：用于记录游戏的当前状态，包含玩家得分、电脑得分以及平局的次数。

- guesses列表：用于存储每一轮游戏中玩家和电脑的选择。

- default变量：随机选择初始的默认出拳选项。

（二）策略函数实现

程序中实现了三种不同的策略，电脑会随机选择其中一种策略来出拳：

always_same 函数

始终保持出同一种拳，即返回初始随机选择的default值。
```
def always_same():
    return default
                
```

random_strategy 函数

每次都随机从'r'、'p'、's'中选择一个出拳。


def random_strategy():
    return random.choice('rps')

beat_last 函数

根据玩家上一轮的出拳来选择能击败它的拳。如果是第一轮游戏，没有上一轮的记录，就返回default值。
```
def beat_last():
    if not guesses:
        return default
    last, _ = guesses[-1]
    return loses[last]
                
```

（三）玩家输入处理


def get_option():
    while True:
        choice = input('Enter "r" for rock, "p" for paper, "s" for scissors: ')
        if choice not in beats:
            print('Invalid choice.')
            continue
        return choice

（四）游戏主循环


print(__doc__)

while True:
    player = get_option()
    computer = strategy()
    guess = (player, computer)
    guesses.append(guess)

    print('Player chooses:', player)
    print('Computer chooses:', computer)

    if player == computer:
        state['ties'] += 1
        print('Tie!')
    elif beats[player] == computer:
        state['player'] += 1
        print('Player wins!')
    else:
        state['computer'] += 1
        print('Computer wins!')

    print()
    print('Player points:', state['player'])
    print('Computer points:', state['computer'])
    print()

    if state['player'] == 5:
        print('PLAYER WINS!')
        break

    if state['computer'] == 5:
        print('COMPUTER WINS!')
        break

print('Computer strategy:', strategy.__name__)

三、扩展练习与策略创新

（一）题目要求的策略实现

循环轮换策略


def cycle_strategy():
    cycle = ['r', 'p', 's']
    # 假设用一个全局变量来记录当前索引
    if not hasattr(cycle_strategy, 'index'):
        cycle_strategy.index = 0
    result = cycle[cycle_strategy.index]
    cycle_strategy.index = (cycle_strategy.index + 1) % 3
    return result

模仿上一次电脑选择的策略


def copy_last_computer():
    if not guesses:
        return default
    _, last_computer = guesses[-1]
    return last_computer

（二）自定义创新策略

统计偏好策略


def statistical_strategy():
    if not guesses:
        return default
    player_choices = [choice[0] for choice in guesses]
    from collections import Counter
    most_common = Counter(player_choices).most_common(1)
    if most_common:
        preferred = most_common[0][0]
        return beats[preferred]
    return random_strategy()

心理博弈策略


def psychological_strategy():
    if not guesses:
        return default
    last_player, last_computer = guesses[-1]
    
    # 上一轮平局
    if last_player == last_computer:
        return beats[last_computer]
    # 上一轮玩家赢
    elif beats[last_player] == last_computer:
        return last_computer
    # 上一轮电脑赢
    else:
        options = ['r', 'p', 's']
        options.remove(last_computer)
        return random.choice(options)

四、游戏运行示例与分析

假设电脑选择了beat_last策略（即根据玩家上一轮的出拳来选择能击败它的拳），游戏的运行过程可能如下：

第一轮：
- 玩家输入：r
- 电脑选择：因为是第一轮，没有上一轮记录，所以返回default（假设为 p）
- 结果：玩家出 r，电脑出 p，p 覆盖 r，电脑赢，电脑得 1 分。
第二轮：
- 玩家输入：s
- 电脑选择：根据上一轮玩家出的 r，选择能击败 r 的 p（因为loses['r'] = 'p'）
- 结果：玩家出 s，电脑出 p，s 剪断 p，玩家赢，玩家得 1 分。
第三轮：
- 玩家输入：p
- 电脑选择：根据上一轮玩家出的 s，选择能击败 s 的 r（因为loses['s'] = 'r'）
- 结果：玩家出 p，电脑出 r，p 覆盖 r，玩家赢，玩家得 2 分。
后续轮次：
- 继续按照这样的规则进行，直到有一方获得 5 分。

通过这个游戏示例可以看出，beat_last策略在一定程度上能够针对玩家的出拳进行反击，但如果玩家能够识破这一策略并进行相应的调整，就有可能在游戏中占据优势。这也体现了石头剪刀布游戏不仅是一个靠运气的游戏，还包含了策略和心理的博弈。

五、总结与拓展方向

（一）游戏特点总结

该石头剪刀布游戏程序结构清晰，实现了基础的游戏功能和多种策略，具有良好的可扩展性。
通过使用字典来定义胜负关系，使代码更加简洁和易于理解。
不同的策略为游戏增加了多样性和挑战性，让玩家可以体验到不同的游戏风格。

（二）拓展方向

图形用户界面（GUI）：可以使用 Tkinter、PyQt 等库为游戏添加图形界面，使游戏更加直观和美观。
网络对战功能：实现网络连接功能，让玩家可以与远程的朋友进行对战。
更多策略：可以继续开发更多有趣的策略，如基于机器学习的策略，让电脑能够通过学习玩家的历史出拳来提高胜率。
游戏统计与分析：添加游戏统计功能，记录玩家的游戏历史、胜率等信息，并进行分析和展示。