小黄和它的罐子——遗传算法、GUI、强化学习
历史原因，src下文件都注©，但GUI/src.h采用CC BY-NC-ND 4.0。
本markdown文件介绍心路历程会很多，
因为具体做法和各处的思路（详细的实现细节和原理解释）等等
通通有各自对应的文档，或以Doxygen注释的形式附在源码中。
本文采用CC BY-NC-ND 4.0。
使用C99以及更新的语言标准编写。
- 尝试用C语言做到面向对象乃至泛型
- 尽量多地使用C99新加入的语言规范当中好用的部分-
- 尽可能提高程序运行效率
保持参与OI和ACM习得的良好习惯
自下向上编写，因为大体思路早已清晰；
这种情况下自下而上利于稳扎稳打。
其实这相当于于先写一个个class，封装好成员对象，设计高可读性高复用性的接口（即grid.h和object.h），
然后把它们组合。这个过程会抽象掉很多东西，不必事无巨细地思考到底层。
类似于数学家们解题使用的传统方法：综合法。
大体经过 详见src文件夹下的README.md。
随机函数的质量很大程度影响最终结果！
以下是用标准随机函数（214013L 和 2531011L）小改后的随机函数，
分别代替srand()和rand()。
unsigned long long holdrand = 1ull;
void __cdecl set_random(unsigned long long _Seed)
{
holdrand = _Seed;
}
/**
* @brief Generate an unsigned random integar.
*
* @return ** unsigned
*
* 尽量做得原汁原味，所以不写成内联函数，甚至用__cdecl修饰。
*/
size_t __cdecl random(void)
{
return (((holdrand = holdrand * 214013ull + 2531011ull) >> 32) & 0x7fffffff);
}由于文档的匮乏，以及它对MinGW系编译器支持不佳，
在学习了数个晚上终于向屏幕显示出了一张hello world后……
最终放弃。
在Java_src/test_GUI文件夹下可以看到一些GUI测试代码，
但是其学习成本依然比较高：
一些简单的过程仍需要设计独立的类来完成，
稍微复杂一点点的行为
即出现继承、多态、虚方法、实现接口等等繁多的OOP设计
这迫使我回归面向过程，或者说，转而有节制地面向对象。
多年前在网上发现了EasyX，终于有用武之地了！
其简单使用模式以及用它构筑面向对象式GUI的方法已经总结起来写了一篇Pre，
详见Pre就好了（是长篇大论，放在Pre文件夹下）~
源码是markdown，推荐阅读PDF或者pptx
参阅了PJ文档给的“人工神经网络”维基百科后……嗯，毫无收获呢~
于是自己搜寻相关资料并且构建了一个ANN，放在typical_ANN.py里。
高高兴兴拿着ANN问大家，问了一圈被说了一圈……
听到的不外乎“zxr写过，问她”（戴老师语）
“这不应该跑有监督的算法吧”（tjw同学语）
“这边建议还是无监督学习”（讨论版上得到zxr姐姐的亲口答复）
于是搜寻资料，做
强势回复！“已经在Anaconda里建好文件夹装OpenAI了[玫瑰]”
对，我们用gym库，这样可以直接调用它写好了的马尔科夫决策过程。
在此之前需要类似的代码（
conda create --name gymlab python=3.10
activate gymlab
git clone https://github.com/openai/gym.git
cd gym
pip install -e '.[all]'
export PYTHONPATH=你的gym⽬录：$PYTHONPATH完成之后每次activate gymlab
然后启动python，调用gym.xx()就好了
自己实现一个Env类，提供__init__()、_step()、_reset()、render()等方法
注意__init__()中给出状态空间、动作集合、回报函数、转移函数等列表或字典，
然后调用gym.make()即可生成这样的训练对象。
高分策略是使用Java_src生成的。