# 2048-Demo-Python

**Repository Path**: devilmaycry812839668/2048-Demo-Python

## Basic Information

- **Project Name**: 2048-Demo-Python
- **Description**: 网友moporgic编写的python版本的《2048》游戏运行环境，其运行性能是目前个人所能找到的最好的python版本实现。
- **Primary Language**: Python
- **License**: MIT
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: https://www.cnblogs.com/devilmaycry812839668/p/16581926.html
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2022-08-13
- **Last Updated**: 2022-08-16

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: 不再维护的项目

## README

# 2048-Demo-Python
Simple 2048 Puzzle Game in Python (Demo)<br>
<p>
Basic framework for developing 2048 programs in Python.<br>
<p>
<p>

## 文件说明：
共有4个《2048》游戏环境的实现，分别为文件：<br>
py2048.py<br>
py2048_1.py<br>
py2048_2.py<br>
env_5bits_2048.py<br>
除此之外，还有调用这四个实现进行测试的主文件为main.py。<br>
<p>
<p>

## 测试平台：
Ubuntu22.04系统，i7-10700k CPU 工作频率为5.0Ghz
<p>
<p>

## 性能测试结果：
moporgic原始环境万次游戏的平均用时：   73.3795, 总步数：26108430<br>
移动缓存表方法万次游戏的平均用时：     132.7472, 总步数：26115191<br>
移动缓存表改进后方法万次游戏的平均用时：115.6608, 总步数：26129569<br>
个人设计的缓存表方法万次游戏的平均用时：342.4837, 总步数：25777707<br>
<p>
<p>

## 对于测试结果个人给出的解释（特指python语言中）：
1. 对于计算量较小的操作，使用预计算的方式缓存起来并不划算，因为对内存读取是要耗费较大时间的，而这个时间有可能已经大于了CPU重新计算这个结果所需的时间；<br>
2. 循环操作是比较耗时的，尤其是频繁的循环操作，如果能降低循环操作的次数（使用for遍历的次数）可以一定程度上减少运算时长；<br>
3. 在数据量较小的情况下，对list类型数据进行按索引读取和相等比较操作的性能要远远优于numpy.array类型。<br>