最近在修一門叫python基礎的課，然後匆忙之中做了這個ai貪吃蛇想交個大作業，結果老師的結課作業是給定了題目，我真是……
首先說明一點哈，此ai非彼ai。今天要講的ai貪吃蛇還是傳統意義上遍歷圖的找路演算法編寫的，並不是利用機器學習進行學習控制的哈。
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然後再放上一張吃不滿屏的圖吧，┭┮﹏┭┮我跑了乙個早上。結果你讓我看這個？
哈哈，看不到頭尾了，反正**會放出來，有需要的小夥伴可以給他加個頭，這樣看起來辨識度更高。
好了，現在介紹完了。我們來介紹一下ai部分的原理+演算法吧。
我們之前說了，演算法是用bfs找路的。那麼相應的地圖就是整個的遊戲區域了。其實整個遊戲區域可以分成乙個個的畫素格仔，每個格仔就可以看成一張地圖中的點（有xy座標），只不過這些點只與相鄰的點連通，這樣就形成了乙個圖。
有了圖以後，蛇身所在的位置就是障礙了，不能通過的。然後蛇的移動不能超出圖所在的範圍。乙個點無法就這幾種狀態：
我們用width表示地圖的寬度，height表示地圖的高度。在程式中，該狀態用乙個一維陣列board[width * height]進行標識：比如點(x,y)的狀態就可以用board[x + width*y]的具體取值表示（food表示食物等）。
找路的演算法流程這裡直接引用@charles大神部落格上寫的流程：
主要思路（1）蛇每走一步，就使用bfs計算遊戲介面中每個位置（蛇身除外）到達食物的最短路徑長；
（2）將蛇的安全定義為蛇是否可以跟著蛇尾運動，即蛇頭和蛇尾間是否存在路徑；
（3）蛇每次行動前先利用虛擬的蛇進行探路，若虛擬的蛇吃完食物後是安全的，真蛇才行動；
（4）若蛇和食物之間不存在路徑或者吃完食物後並不安全，就跟著蛇尾走；
（5）若蛇和食物之間、蛇和蛇尾之間均不存在路徑，就隨便挑一步可行的來走；
（6）保證目標是食物時蛇走最短路徑，目標是蛇尾時蛇走最長路徑。
不足之處
由於食物是隨機出現的，若虛擬的蛇跑一遍發現去吃食物是不安全的，真蛇就不會去吃食物，而是選擇追著蛇尾跑，若一直如此，就陷入了死迴圈，蛇一直追著蛇尾跑跑跑。。。直到你終止遊戲為止。。。
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