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
    pandas groupby 和过滤器
    查看>>
    pandas GROUPBY+变换和多列
    查看>>
    pandas Groupby:创建两列的Groupby时,如何按正确的顺序对工作日进行排序?
    查看>>
    Pandas matplotlib 无法显示中文
    查看>>
    pandas PIVOT_TABLE保持索引
    查看>>
    Pandas Plots:周末的单独颜色,x 轴上漂亮的打印时间
    查看>>
    pandas to_latex() 转义数学模式
    查看>>
    Pandas | 频数统计很简单,但这5 种技巧你使用过吗?
    查看>>
    Pandas 中文官档 ~ 基础用法4
    查看>>
    pandas 中的 for 循环真的很糟糕吗?我什么时候应该关心?
    查看>>
    Pandas 中的多索引旋转
    查看>>
    Pandas 中的日期范围
    查看>>
    pandas 中的时间序列箱线图
    查看>>
    Pandas 使用指南
    查看>>
    pandas 分组并使用最小值更新
    查看>>
    pandas 叶上的热图
    查看>>
    pandas 均值(mean), 均值填充NA(fill_na)
    查看>>
    Pandas 对数据框的布尔比较
    查看>>
    Pandas 将多个数据帧与时间戳索引对齐
    查看>>
    pandas 将通话数据分割为15分钟的间隔
    查看>>