剪刀石頭布游戲

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剪刀石頭布游戲范文第1篇

Abstract： The game rock-paper-scissors as a kind of finger-guessing game used to produce random results for decision making. But sometimes it is not random， because players can judge technique according to experience. Applied it to the war machine and according to the "experience" of computer to simulate human’s strategy， make a computer with artificial intelligence. For the research of genetic algorithm and simulated annealing algorithm in this paper， it elaborates the fundamentals and characters as well as their realization process， I have been realized these two algorithms in the Visual Studio compiling environment and applied to the game rock-paper-scissors. By comparing the different parameters and win rates between genetic algorithm and simulated annealing algorithm to select the better algorithm and parameters.

關(guān)鍵詞：遺傳算法；模擬退火算法；游戲設(shè)計(jì)；參數(shù)設(shè)定

Key words： genetic algorithm （GA）；simulated annealing（SA）；game design；parameter setting

中圖分類號(hào)：TP18 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1006-4311（2016）02-0169-03

0 引言

石頭剪刀布游戲常在兩個(gè)或多個(gè)玩家進(jìn)行，將石頭剪刀布游戲應(yīng)用于人機(jī)對(duì)戰(zhàn)中，電腦可以根據(jù)玩家和電腦過去的出拳策略，總結(jié)一定的“經(jīng)驗(yàn)”――我們可以據(jù)此“經(jīng)驗(yàn)”來提高電腦在游戲中的勝率，展現(xiàn)計(jì)算機(jī)在此應(yīng)用上的人工智能性。

遺傳算法、模擬退火算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是最優(yōu)化理論的三大非經(jīng)典算法[4]，但是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在解決最優(yōu)化問題中容易陷入局部極值，本文選擇采用遺傳算法和模擬退火算法模擬解決最優(yōu)化問題。

遺傳算法（Genetic Algorithm-GA）是基于自然界生物進(jìn)化過程提出的一種全局隨機(jī)搜索優(yōu)化算法，具有較強(qiáng)的全局搜索能力，可以有效的避免局部最優(yōu)解[5]。模擬退火算法（simulated Annealing-SA）是基于Mon-Carlo迭代求解策略的一種隨機(jī)尋優(yōu)算法，其出發(fā)點(diǎn)是基于物理中固體物質(zhì)退火過程與一般組合優(yōu)化問題之間的相似性，是一種通用的優(yōu)化算法，算法理論上具有概率的全局優(yōu)化性能，算法通過賦予搜索過程一種時(shí)變并且最終趨于零的概率突跳性；從而可以有效地避免陷入局部極小并最終趨于全局最優(yōu)的串行結(jié)構(gòu)的優(yōu)化算法[6]。

1 定義游戲問題模型

1.1 游戲規(guī)則

石頭剪子布游戲有一般在兩個(gè)玩家之間進(jìn)行，玩家從三種出拳類型中選擇一種與對(duì)方進(jìn)行對(duì)戰(zhàn)，根據(jù)游戲規(guī)則來確定勝負(fù)情況。玩家A、B間的游戲規(guī)則如表1所示。

1.2 用智能算法設(shè)計(jì)游戲的出拳策略

游戲的三種出拳類型：“剪子”，“石頭”，“布”分別用0，1，2來表示，用R={0，1，2}來表示出拳類型的集合。游戲的讀取深度（表示根據(jù)電腦和人類玩家過去的對(duì)戰(zhàn)次數(shù)來決定電腦的下次出拳）為depth，那么游戲的某一出拳策略Rdepth*2可以用R的函數(shù)S來進(jìn)行表示。如果出拳策略的讀取深度為1，那么電腦玩家的出拳策略Rdepth*2（即S）可以用下面的例子來表示：

S（0，0）= 0； S（0，1）= 2； S（0，2）= 0；

S（1，0）= 1； S（1，1）= 1； S（1，2）= 0；

S（2，0）= 1； S（2，1）= 2； S（2，2）= 1；

其中：S（0，1）=2表示電腦出拳為0，玩家出拳為1時(shí)，電腦下一次的出拳策略為2，以此類推。例如電腦（用C表示）過去4次的出拳類型和人類玩家（用P表示）相應(yīng)4次的出拳類型分別為：

C={0012} P={1010}

那么出拳策略的評(píng)價(jià)如下：

第1次出拳：出拳策略H沒有過去的對(duì)戰(zhàn)情況，無法評(píng)價(jià)。

第2次出拳：前一次出拳電腦為0（剪刀），人類玩家為1（石頭）；如果電腦采取策略H選擇出拳類型S（0，1）=2（布），那么電腦會(huì)失敗，而實(shí)際電腦選擇了0（剪刀），平局。

第3次出拳：前一次的出拳類型為C=0、P=0，若采用出拳策略S（0，0）=0，此時(shí)對(duì)戰(zhàn)對(duì)手的出拳為1，采用策略電腦將獲得勝利，而實(shí)際出拳類型也是1，電腦獲勝。

第4次出拳：前一次出拳類型為C=1、P=1，采用出拳策略S（1，1）=1。對(duì)戰(zhàn)對(duì)手的出拳策略為0，如果電腦根據(jù)出拳策略選擇1將獲得勝利，而實(shí)際出拳類型為2，電腦輸。

本文中，讀取深度設(shè)置為1和2兩種情況分別進(jìn)行討論。

2 智能算法游戲流程

2.1 遺傳算法的游戲流程

①初始種群的生成，采用隨機(jī)生成的方法進(jìn)行產(chǎn)生初始種群，這些解也稱之為染色體，是種群的第一代。

②評(píng)價(jià)適應(yīng)值，根據(jù)每個(gè)解（每條染色體）算出相應(yīng)的適應(yīng)度，算法會(huì)根據(jù)適應(yīng)度的大小來選擇相應(yīng)的解。

③選擇，選擇會(huì)把優(yōu)秀的個(gè)體遺傳到下一代染色體中。本文采用最優(yōu)選擇與隨機(jī)遍歷選擇法進(jìn)行選擇操作。

④交叉，交叉會(huì)染色體中的部分個(gè)體進(jìn)行替換和重組得到新的染色體。

⑤突然變異，按照一定的突變概率，將染色體中的個(gè)體隨機(jī)進(jìn)行變動(dòng)。

⑥終止條件，若達(dá)到的終止條件，那么選擇適應(yīng)度最大的個(gè)體作為最優(yōu)解進(jìn)行輸出；否則返回②繼續(xù)計(jì)算。

2.2 模擬退火算法的游戲流程

①隨機(jī)產(chǎn)生一個(gè)新的解，同時(shí)賦給當(dāng)前解和最優(yōu)解；計(jì)算新解的評(píng)價(jià)值，同時(shí)賦給當(dāng)前解的評(píng)估值和最優(yōu)解的評(píng)估值。

②比較新解和當(dāng)前解的評(píng)估值之差delta，若delta>=0則保存新解為當(dāng)前解；同時(shí)比較新解和最優(yōu)解的評(píng)估值之差delta2，若delta2>=0則保存新解為最優(yōu)解。

③若delta

模擬退火的接受概率P1=exp（delta/T）與隨機(jī)概率P2的差值P=P1-P2；若P>0則接受新解作為當(dāng)前解，否則不接受。

④隨溫度的遞減，在一定條件下循環(huán)②到③，程序始終接受最優(yōu)解進(jìn)行返回。

3 實(shí)驗(yàn)過程

3.1 遺傳算法實(shí)驗(yàn)

進(jìn)行100次游戲?yàn)槔O(shè)置人類玩家自動(dòng)出拳類型為“石頭”以及“石頭-布-剪刀-布”，在深度depth分別為1和2兩種情況下進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)電腦的得分計(jì)算是：勝為1，平為0，敗為-1，得分采用累加式計(jì)算。實(shí)驗(yàn)進(jìn)行10次取其平均值，所得的實(shí)驗(yàn)分析如圖1和圖2以及對(duì)應(yīng)的表1和表2所示。

3.2 模擬退火算法實(shí)驗(yàn)

為與遺傳算法進(jìn)行對(duì)照，采用模擬退火算法時(shí)同樣采取100次游戲?yàn)槔扇⊥瑯拥某鋈愋停疃萪epth也分別選擇1和2兩種情況進(jìn)行。實(shí)驗(yàn)分析如圖3和圖4以及對(duì)應(yīng)的表3和表4所示。

4 實(shí)驗(yàn)分析

4.1 縱向分析

遺傳算法實(shí)驗(yàn)從圖1以及表1中可看出，當(dāng)出拳類型為單一的“石頭”時(shí)，depth=1和depth=2的得分曲線相當(dāng)，但是depth=1時(shí)，其效率明顯于depth=2；從圖2及表2中可以看出，當(dāng)出拳類型變復(fù)雜（“石頭-布-剪刀-布”）時(shí)，depth=2明顯高于depth=1時(shí)的得分。

模擬退火算法實(shí)驗(yàn)從圖3及表3中可看出，同樣的當(dāng)出拳類型為單一的“石頭”時(shí)，depth=1和depth=2的得分曲線相當(dāng)，但是depth=1時(shí)，其效率明顯于depth=2；從圖4及表4中可以看出，當(dāng)出拳類型變復(fù)雜（“石頭-布-剪刀-布”）時(shí)，depth=2低于depth=1的得分且depth=2時(shí)的效率明顯更低。

4.2 橫向分析

對(duì)比圖1和圖3以及對(duì)應(yīng)的表1和表3，可以看出：出拳類型為單一的“石頭”時(shí)，遺傳算法和模擬退火算法兩者在depth=1和depth=2時(shí)的勝率相當(dāng)，但是遺傳算法的運(yùn)行效率明顯數(shù)倍于模擬退火算法。

同樣的，對(duì)比圖2和圖4以及對(duì)應(yīng)的表2和表4，可以看出：出拳類型為“石頭-布-剪刀-布”，在depth=1時(shí)，模擬退火算法高于遺傳算法的得分，但效率低于遺傳算法；而當(dāng)depth=2時(shí)遺傳算法無論在得分還是在運(yùn)行效率上明顯優(yōu)于模擬退火算法。

5 結(jié)束語

從實(shí)驗(yàn)的分析和結(jié)果可知，在石頭剪子布游戲中，條件相同的情況下，遺傳算法的效率明顯高于模擬退火算法。當(dāng)游戲的出拳策略較為簡(jiǎn)單（如只出“石頭”）時(shí)，深度為1是智能算法更好的選擇；依據(jù)試驗(yàn)結(jié)果和推測(cè)，當(dāng)出拳策略更為復(fù)雜時(shí)，遺傳算法在結(jié)果和效率上更顯示其優(yōu)越性。下一步工作將會(huì)擴(kuò)大游戲規(guī)模與出拳復(fù)雜度，選取更合適的游戲參數(shù)進(jìn)行分析。

參考文獻(xiàn)：

[1]卓金武主編.MATLAB在數(shù)學(xué)建模中的應(yīng)用[M].北京：北京航空航天大學(xué)出版社，2011.

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[4]胡志偉，郄培，趙新超，等.一種新的混合遺傳算法求解旅行商問題[J].計(jì)算機(jī)與現(xiàn)代化，2010（11）：12-15.

剪刀石頭布游戲范文第2篇

插秧、拔秧是一種傳統(tǒng)的農(nóng)村夏收夏種時(shí)的勞動(dòng)情景。借助于農(nóng)村勞動(dòng)實(shí)踐，把生活中插秧、拔秧運(yùn)用形象化的手段，逼真地再現(xiàn)于體育游戲中，能讓學(xué)生進(jìn)一步認(rèn)識(shí)插秧、拔秧情景動(dòng)作，教育學(xué)生熱愛勞動(dòng)，體會(huì)勞動(dòng)帶來的樂趣。這種游戲方法簡(jiǎn)單，趣味性強(qiáng)，不受場(chǎng)地，器材及形式的限制，又具有一定的鍛煉價(jià)值，可以提高學(xué)生加速跑的能力和協(xié)調(diào)能力，培養(yǎng)學(xué)生的判斷能力。同時(shí)在蹲距式起跑教學(xué)中，可以運(yùn)用此游戲作為鞏固蹲距式起跑動(dòng)作，因?yàn)槊恳淮巍安逖怼窝怼倍际且淮味拙嗍狡鹋堋?/p>

（一）器材準(zhǔn)備

筷子20支，空酒瓶20個(gè)（空酒瓶的高度以筷子放到里面，能露出一些為宜）。

（二）游戲方法

把學(xué)生分成相等的4組，每組一分為二，在距離20米地方相對(duì)站立，離兩邊的端線2米處放空酒瓶，每個(gè)空酒瓶的間隔為4米，在一側(cè)的四個(gè)排頭手持5支筷子。教師發(fā)出口令后，手持筷子的同學(xué)向前跑，把筷子依次插入前方的空酒瓶中，并與前方同學(xué)擊掌，完成一次“插秧”，站到對(duì)面隊(duì)伍的排尾，擊掌的同學(xué)也迅速向前跑到“插秧”的酒瓶前，把筷子從酒瓶中依次拿出，并交到前排同學(xué)。以此類推，每個(gè)同學(xué)都完成一次“插秧”和“拔秧”動(dòng)作，最先完成的一個(gè)隊(duì)獲勝。

（三）游戲規(guī)則

1.“插秧”的同學(xué)必須把筷子插入空酒瓶中，并且酒瓶不能倒，如碰倒酒瓶必須把它扶好，才能進(jìn)行下一步動(dòng)作。

2.“插秧”的同學(xué)插完后要與對(duì)面同學(xué)擊掌，對(duì)面同學(xué)方可去“拔秧”。

3.“拔秧”的同學(xué)把筷子從瓶中拔出，必須放好空酒瓶，交給對(duì)面的同學(xué)，游戲繼續(xù)進(jìn)行。

（四）游戲建議

1、本游戲適宜小學(xué)中高年級(jí)以上的學(xué)生，其方法簡(jiǎn)單，趣味實(shí)用。

2、做此游戲時(shí)，可以在空酒瓶中裝一些沙子，既增加穩(wěn)定性，又可以方便“拔秧”。

3根據(jù)游戲者的年齡等特點(diǎn)，可以適當(dāng)增加空酒瓶，也可以增加一排空酒瓶，“插秧、拔秧”可以左右進(jìn)行，增加游戲的難度，提高趣味性。

二、“剪刀、石頭、布”

“剪刀、石頭、布”是一種歷史悠久，而且簡(jiǎn)單實(shí)用的老游戲。在生活實(shí)踐中，為了決定你先、我先，或急于決定勝負(fù)的便捷游戲。因?yàn)楹?jiǎn)單、實(shí)用，而長(zhǎng)久不衰，生活中到處可見。筆者結(jié)合這種游戲?qū)嵺`，變換為有趣的新游戲，使他們更為活潑、精彩。

玩法一：

同樣是“剪刀、石頭、布”的游戲，游戲者數(shù)“一二三”出手，當(dāng)沒有決定勝負(fù)時(shí)，手不抽回來，就停留在空中，然后喊口令繼續(xù)變換手型，直到分出勝負(fù)為止。該游戲的好處是，看到對(duì)方的手型，通過思考，想一想對(duì)方可能出的手型，來調(diào)整自己該出哪種手型應(yīng)付，增加游戲測(cè)趣味性。

玩法二：

“剪刀、石頭、布”的游戲，通常是出一只手，通過一只手的手型來決定勝負(fù)。在實(shí)踐中，我們要求對(duì)方出兩只手。先出一只手，即使能分出勝負(fù)，也不能判哪一方勝：再出一只手，同樣再出一只手也不能判斷哪一方勝，最后要求對(duì)方收回一只手，留在空中的一只手的手型決定勝負(fù)。口令是“先出這個(gè)，再出這個(gè)，收回這個(gè)”。該游戲的好處是增加游戲的難度，提高雙方隊(duì)員的機(jī)智性，更為關(guān)鍵的一點(diǎn)是游戲中不能兩只手出同樣一個(gè)動(dòng)作，那樣負(fù)的機(jī)率較大。當(dāng)然因?yàn)槌鰞芍皇郑栈匾恢皇智蠛偷目赡苄远唷＿@種游戲方法多樣，難度適中，趣味性強(qiáng)。

玩法三：

“剪刀、石頭、布”的游戲是以手上動(dòng)作決定勝負(fù)的，在實(shí)踐中以腳上動(dòng)作也可以玩此游戲。兩腳并攏為“石頭”， 兩腳前后分開為“剪刀”，兩腳左右分開為“布”。游戲開始時(shí)雙方隊(duì)員立正站立，一起喊口令“一、二、三”跳起，看落地動(dòng)作，判定勝負(fù)。每一組也可以進(jìn)行此游戲，如圖所示，學(xué)生站一縱隊(duì)，前面兩個(gè)學(xué)生面對(duì)面站立進(jìn)行比賽，如①勝者，①站到②位置，②回到隊(duì)伍的排尾（圖一）。如②獲勝，②站原地不動(dòng)，①回到排尾（圖二）。

剪刀石頭布游戲范文第3篇

關(guān)鍵詞：幼兒園 開發(fā)利用 民間游戲

《幼兒園工作規(guī)程》指出：“游戲是對(duì)幼兒進(jìn)行全面發(fā)展教育的重要形式。”《幼兒園教育指導(dǎo)綱要》中指出：“玩是幼兒的天性。”所以，幼兒教師“要發(fā)現(xiàn)、保護(hù)和引導(dǎo)幼兒固有的天性”，“因地制宜地為幼兒創(chuàng)設(shè)游戲條件”。那么，幼兒園又該如何有效地開發(fā)和利用來源于民間現(xiàn)實(shí)生活的，由民間老百姓創(chuàng)編，并在民間代代相傳的具有濃厚趣味性、較強(qiáng)隨意性、靈活多樣性且內(nèi)容豐富的“民間游戲”呢？

一、把民間游戲融入到五大領(lǐng)域的教學(xué)活動(dòng)中

每一個(gè)幼兒園應(yīng)該根據(jù)自己的實(shí)際情況，因地制宜，把民間游戲和現(xiàn)代的育兒理念緊密聯(lián)系起來，將各種民間游戲根據(jù)五大領(lǐng)域提出的不同教育目標(biāo)進(jìn)行科學(xué)分類，有針對(duì)性地組織和開展民間游戲，讓民間傳統(tǒng)的兒童游戲豐富幼兒園的教育教學(xué)活動(dòng)。例如，語言游戲《拉大鋸》：“拉大鋸，扯大鋸，姥姥家門口唱大戲，接姑娘，接女婿，小外甥也要去，鍋臺(tái)后大母雞，下蛋給你吃。”這個(gè)民間游戲適合中、大班的幼兒玩耍，多以兩人一組的形式進(jìn)行，幼兒可以自己選擇玩伴進(jìn)行游戲。因?yàn)閷?duì)于中、大班幼兒來說，已經(jīng)具備了與別人獨(dú)自交往的能力，同時(shí)他們也喜歡與自己的好朋友一起玩游戲，加之這個(gè)游戲在各個(gè)地區(qū)已經(jīng)流傳了很久，幾乎是家喻戶曉，在戶外或在室內(nèi)，在任何時(shí)間、任何地點(diǎn)都可以隨意進(jìn)行，不但可以培養(yǎng)幼兒的合作意識(shí)，還可以通過游戲鍛煉幼兒肢體的靈活性和協(xié)調(diào)性，提高幼兒語言的表達(dá)能力。民間游戲：《老狼老狼幾點(diǎn)了》，是一個(gè)集體育和科學(xué)于一體的趣味性活動(dòng)。游戲是以小動(dòng)物為線索進(jìn)行的，更加符合在玩中學(xué)、學(xué)中玩的育兒理念。游戲規(guī)則：教師扮演狼，幼兒來扮演他們喜歡的小動(dòng)物。游戲開始后，教師在前面走，幼兒在身后問：“老狼老狼幾點(diǎn)了？”教師在前面報(bào)點(diǎn)：“X點(diǎn)了。”在玩的過程中，教師在這24個(gè)小時(shí)中定上一個(gè)點(diǎn)（天黑了），做為老狼出來抓小動(dòng)物的時(shí)間。當(dāng)教師說到這個(gè)時(shí)間時(shí)，幼兒要迅速跑回家（出發(fā)地點(diǎn)），如果被抓住，該幼兒就要退出游戲。活動(dòng)延伸：游戲結(jié)束之后，教師和幼兒還可以討論“如果實(shí)際生活中你遇到了壞人，怎樣保護(hù)自己”。這就是民間游戲的魅力，既有趣味性又有教育意義，讓幼兒在游戲的過程中不僅鍛煉了自己的反應(yīng)能力，增強(qiáng)了體質(zhì)，還學(xué)到了知識(shí)（“認(rèn)識(shí)時(shí)間”和“1―24的順數(shù)”），養(yǎng)成了傾聽的好習(xí)慣。

二、民間游戲還可以融入到一日活動(dòng)的其他時(shí)間中去

（一）晨、午間接待

入園是幼兒在園一日愉快生活的開始。每天晨間或者午間，幼兒三三兩兩陸續(xù)來到幼兒園，這段時(shí)間教師可為幼兒在活動(dòng)區(qū)角準(zhǔn)備許多適合桌面活動(dòng)的游戲材料，讓幼兒去自由選擇，既可以一個(gè)人玩，又可以和同伴一起玩。例如，“毛線開交”“彈蠶豆”“編織”“剪窗花”等民間游戲，既彌補(bǔ)了這一段時(shí)間教師無法活動(dòng)的空缺，又豐富了幼兒的活動(dòng)內(nèi)容，有效發(fā)展了幼兒的小肌肉，鍛煉了幼兒的手眼協(xié)調(diào)能力。

（二）戶外體育鍛煉活動(dòng)

戶外活動(dòng)的民間游戲有很多，如“跳橡皮筋”“跳竹竿”“跳繩”“踢毽子”“滾鐵環(huán)”等。在開展過程中，幼兒可以根據(jù)自己的意愿自由尋找游戲伙伴，自選玩具、自選玩法或自己商量制定游戲規(guī)則，改變玩法。這些游戲運(yùn)動(dòng)量都比較大，除了發(fā)展動(dòng)作、體能之外，還可以培養(yǎng)幼兒交往、謙讓、合作的精神。

（三）充實(shí)集體教育教學(xué)活動(dòng)

集體教育活動(dòng)中主要根據(jù)幼兒的年齡特點(diǎn)和班級(jí)實(shí)際情況，按教學(xué)目標(biāo)選用適當(dāng)?shù)拿耖g游戲。如中班上學(xué)期健康教育目標(biāo)之一是“在一定范圍內(nèi)四散地追逐跑”，我們就選擇了“荷花荷花幾月開”“貓捉老鼠幾更天”“老鷹捉小雞”等游戲。生動(dòng)有趣的游戲，使幼兒在愉快的嬉戲中發(fā)展了跑的動(dòng)作。

（四）豐富零散和過渡時(shí)間

一日活動(dòng)中有許多零散的時(shí)間，如入園接待時(shí)間、課間、課前、課后、離園前等各個(gè)環(huán)節(jié)過渡時(shí)間，我們可以選擇一些不受時(shí)間、場(chǎng)地、人員限制，便于收攏的民間游戲進(jìn)一步豐富這些閑散的時(shí)間，鍛煉幼兒的口頭表達(dá)能力和雙手的協(xié)調(diào)能力。如“包餃子”“打大麥”“五門開開”“堆饅頭”“小老鼠上燈臺(tái)”等。這樣，不僅使一日活動(dòng)的各個(gè)環(huán)節(jié)過渡自然，管而不死，活而不亂，同時(shí)減少了幼兒排隊(duì)等待時(shí)的無聊，做到了動(dòng)靜交替。

三、充分開發(fā)和利用民間游戲

在合理利用民間流傳下來的這些豐富的游戲資源的同時(shí)，我們還應(yīng)該根據(jù)《幼兒園指導(dǎo)綱要》提出的“幼兒園是幼兒生活和學(xué)習(xí)的重要場(chǎng)所。幼兒園教育應(yīng)豐富幼兒的生活，滿足他們身心發(fā)展的需要，幫助他們度過快樂而有意義的童年”的教育教學(xué)原則，結(jié)合幼兒各個(gè)年齡段的特征，把這些流傳下來的資源進(jìn)行再加工、再利用。例如，傳統(tǒng)的民間游戲“石頭、剪刀、布”，除了傳統(tǒng)的玩法，還可以把幼兒分成甲、乙兩組，每組6人。游戲開始，兩組幼兒面對(duì)面站立，邊跳邊念：“石頭、剪刀、布！”在原地上跳兩下，落地時(shí)，成不同的姿勢(shì)：兩腳并攏為石頭，兩腳前后開立為剪刀，兩腳左右開立為布。“布包石頭、石頭砸剪刀、剪刀剪布”，這個(gè)游戲規(guī)則既鍛煉了幼兒動(dòng)口、動(dòng)手、動(dòng)腳的能力，還培養(yǎng)了幼兒動(dòng)作、思維、判斷的靈敏性。另外，此游戲還可以創(chuàng)編成手指表演游戲：“石頭剪刀布，（雙手變化做石頭剪刀布）做什么？做什么（雙手在頭上方左右擺動(dòng)）？左手變石頭，右手變石頭（雙手變成石頭），胖胖臉，胖胖臉（雙拳偎在兩腮旁充當(dāng)胖子）;石頭剪刀布，做什么？做什么……”這就是資源的再次開發(fā)和利用。這樣做的好處就是把傳統(tǒng)和現(xiàn)代的資源有機(jī)地結(jié)合在一起，既發(fā)揚(yáng)了傳統(tǒng)的文化遺產(chǎn)，又豐富了幼兒的生活。

剪刀石頭布游戲范文第4篇

跑步時(shí),我把比我跑得快的想象成比我跑得慢的,也許就可以比他跑得快。

做游戲時(shí),需要剪刀石頭布,就把我自己想成剪刀石頭布高手,也許可以贏了比我剪刀石頭布厲害的人。

比賽下象棋時(shí),就把我自己想象成比我的對(duì)手厲害,也許比我象棋厲害的人贏不過我。

上課時(shí),想象成我是班里最聰明的學(xué)生,不能落后,要認(rèn)真聽講。

只要你把難的事想象成簡(jiǎn)單的事就可以了。

剪刀石頭布游戲范文第5篇

這類題關(guān)注學(xué)生生活，試題中有大量生活背景，充分體現(xiàn)了“從生活走向數(shù)學(xué)，從數(shù)學(xué)走向社會(huì)”、符合新課標(biāo)“學(xué)習(xí)資源和實(shí)踐機(jī)會(huì)無所不在，無時(shí)不有”的理念.

例1.（2013年婁底中考）課間休息，小亮與小明一起玩“剪刀、石頭、布”的游戲，小明出“剪刀”的概率是（）

A.1

2

分析：游戲中一共有3種情況：“剪刀”、“石頭”、“布”，其中是“剪刀”的情況只有一種.利用概率公式進(jìn)行計(jì)算即可.

解：小亮與小明一起玩“剪刀、石頭、布”的游戲，一共有3種情況：“剪刀”、“石頭”、“布”，并且每一種情況出現(xiàn)的可能性相同，所以小明出“剪刀”的概率是1 3

答案：B

點(diǎn)評(píng)：本題考查了概率公式：如果一個(gè)事件有n種可能，而且這些事件的可能性相同，其中事件A出現(xiàn)m種結(jié)果，那么事件A的概率P（A）=m n

這類題突出在實(shí)踐應(yīng)用性上，注重社會(huì)現(xiàn)實(shí)，體現(xiàn)時(shí)代精神.試題選材體現(xiàn)社會(huì)熱點(diǎn)，關(guān)注當(dāng)前科技新發(fā)展.

例2.（2013年衡陽中考）目前我市“校園手機(jī)”現(xiàn)象越來越受到社會(huì)關(guān)注，針對(duì)這種現(xiàn)象，我市某中學(xué)九年級(jí)數(shù)學(xué)興趣小組的同學(xué)隨機(jī)調(diào)查了學(xué)校若干名家長(zhǎng)對(duì)“中學(xué)生帶手機(jī)”現(xiàn)象的看法，統(tǒng)計(jì)整理并制作了如下的統(tǒng)計(jì)圖：

（1）這次調(diào)查的家長(zhǎng)總數(shù)為______.家長(zhǎng)表示“不贊同”的人數(shù)為________；

（2）從這次接受調(diào)查的家長(zhǎng)中隨機(jī)抽查一個(gè)，恰好是“贊同”的家長(zhǎng)的概率是____；

（3）求圖2中表示家長(zhǎng)“無所謂”的扇形圓心角的度數(shù).

分析：（1）根據(jù)贊成的人數(shù)與所占的百分比列式計(jì)算即可求調(diào)查的家長(zhǎng)的總數(shù)，然后求出不贊成的人數(shù)；

（2）根據(jù)扇形統(tǒng)計(jì)圖即可得到恰好是“贊同”的家長(zhǎng)的概率；

（3）求出無所謂的人數(shù)所占的百分比，再乘以360°，計(jì)算即可得解.

解：（1）調(diào)查的家長(zhǎng)總數(shù)為：360÷60%=600人，

很贊同的人數(shù)：600×20%=120人，

不贊同的人數(shù)：60012036040=80人；

（2）“贊同”態(tài)度的家長(zhǎng)的概率是60%；

（3）表示家長(zhǎng)“無所謂”的圓心角的度數(shù)為：40

600

×360°=24°.

故答案為：600，80；60%；24°.

點(diǎn)評(píng)：本題考查的是條形統(tǒng)計(jì)圖和扇形統(tǒng)計(jì)圖的綜合運(yùn)用，讀懂統(tǒng)計(jì)圖，從不同的統(tǒng)計(jì)圖中得到必要的信息是解決問題的關(guān)鍵.條形統(tǒng)計(jì)圖能清楚地表示出每個(gè)項(xiàng)目的數(shù)據(jù)；扇形統(tǒng)計(jì)圖直接反映部分占總體的百分比大小.

21世紀(jì)是信息化社會(huì)，作為一個(gè)公民應(yīng)學(xué)會(huì)搜索、整理和加工信息.表格、圖象和圖形是一種最直觀，最形象的數(shù)學(xué)語言，包含著豐富的信息資源，如何觀察、提煉這些信息，并利用這些信息來分析解決問題，這是考察數(shù)學(xué)能力的較好形式之一.

例3.（2013年江西省中考）下列數(shù)據(jù)是2013年3月7日6點(diǎn)公布的中國(guó)六大城市的空氣污染指數(shù)情況：

則這組數(shù)據(jù)的中位數(shù)和眾數(shù)分別是（）

A.164和163B.105和163

C.105和164D.163和164

分析：根據(jù)中位數(shù)、眾數(shù)的定義直接計(jì)算.

解：根據(jù)中位數(shù)的定義―――將一組數(shù)據(jù)從小到大或從大到小排序，處于中間（數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)為奇數(shù)時(shí)）的數(shù)或中間兩個(gè)數(shù)的平均數(shù)（數(shù)據(jù)為偶數(shù)個(gè)時(shí)）就是這組數(shù)據(jù)的中位數(shù)；眾數(shù)是指一組數(shù)據(jù)中出現(xiàn)次數(shù)最多的那個(gè)數(shù)，所以342、163、165、45、227、163的中位數(shù)是163和165的平均數(shù)164，眾數(shù)為163，選A.