貪吃蛇 AI 的實現 snake AI

阿新 • • 發佈：2019-02-07

1.首先看下這個非常在微博上很火的貪吃蛇gif

這次我們嘗試用程式碼來模擬下，說不定上面這個圖就是計算機搞的。

2.講貪吃蛇AI之前，我們先看下貪吃蛇移動的特點

物理上給人的感覺是整個貪吃蛇往右移了一步，在貪吃蛇非常長的情況下給人的感覺移一步要做很多事情。但是在計算機中我們可以簡單的考慮貪吃蛇的移動，假設用一個數組來儲存所有組成貪吃蛇的格子，那麼移動一步，就是把將來的格子插入到這個陣列的頭部，然後再去掉這個陣列的最後一個元素。我們只做兩件事情，就完成了一整條蛇的移動！往下看之前，再仔細考慮下移動這個問題。

在說貪吃蛇AI之前，我們要考慮一個問題：怎樣保證貪吃蛇永遠不死？我們知道無論往那個方向前進一步，尾巴的格子都會空出來，那麼追著貪吃蛇的尾巴移動，就能保證貪吃蛇永遠不死！

3.尋路演算法之A Star

貪吃蛇一般情況下要找一個最短路線去吃蘋果，這個時候A star尋路演算法就派上用場了，如果你對A Star 演算法還不瞭解，可以先看下這篇文章：《Cocos2d-x 尋路演算法之三 A Star》。這裡用A Star 需要特別注意兩個問題：1.整個蛇的身體是不可接觸的格子的，要排除掉。2.因為貪吃蛇移動是一個動態的過程，所以每走一步，要重新進行尋路，而不是一次尋路完，走完路線，因為尾巴的位置會不斷的空出來。

4.單純使用尋路演算法遇到的問題

4.1會進入死衚衕

黃色的是貪吃蛇的頭部，紅色是我們要吃的東西，根據尋路演算法，黑色的就是最短路線，可以在腦子裡腦補下，吃完這個東西，貪吃蛇就掛了！

4.2 找不到路線

在貪吃蛇足夠長的情況下，蘋果可能會在蛇身體包圍的圈中，看上圖，黃色表示頭部，那麼蛇就找不到路線了！

4.3 一味的最短路線吃東西，留下太多洞

我們看下這張圖，紅色的表示現在出現的蘋果，橙色的表示吃完紅色的蘋果後，蘋果可能出現的位置，如果我們簡單的用最短路線去吃紅色的，即無腦往左走，那麼橙色的就在會出現在蛇的包圍圈中，將來要吃這個就非常不利，要走很多步。

這個時候比較好的走法是下圖：

儘可能的多繞，儘可能地把空白地方填完，而不是以最短路線去吃，要為將來打算。

5. 貪吃蛇的最佳無腦模式

一想到4.3的問題，我就覺得貪吃蛇AI是非常難的一個問題，難道還是設及到“

一筆畫問題”，那就太難了。不過還好，玩了這麼多局的貪吃蛇，我發現一個無腦模式，可以填滿整個遊戲區域。見下圖：

就是在最後一行空出來，留做逃生的路線，然後像彈簧一樣無腦向右推進，吃完後，從底部繞回最左邊，繼續這樣的策略，直到填滿整個遊戲區域。不知道讀者懂不懂這樣的策略。

6.開始講我的貪吃蛇AI實現了

一定要先理解上面的東西，才好繼續往下看。我們知道追著尾巴跑，蛇就不會死，所以我們以最短路線去吃蘋果時，要給自己留條後路，策略1.如果吃完蘋果還可以找到到自己尾巴路線的話，才去吃蘋果。

下面給出的是虛擬碼：

var canFindPath= false;                              //可以找到吃蘋果的路線
var canFindTail = false;                             //可以找到自己尾巴的路線
canFindPath = startPathFinding();                    //開始尋找路線
        if(canFindPath){                             //如果可以找到吃蘋果的路線
            moveSnake()                              //移動一條看不見的貪吃蛇去吃
            canFindTail = startPathFinding();        //嘗試找自己尾巴路線
            if(canFindTail){                         //如果可以找到自己尾巴路線
                return safePathCell;                 //返回吃蘋果路線的第一步
            }
        }

策略2.如果找不到吃蘋果路線或者吃完蘋果後，會發生找不到自己尾巴路線的話，那麼就在頭部的周圍找一個格子，這個格子要滿足兩個條件，條件1，走完這個格子要能找到到尾巴的路線，條件2，這個格子到蘋果的距離是最遠的。

策略2中的條件1，我們肯定是能找的到的，因為我們的AI的基礎都是基於策略1。

策略2的虛擬碼如下：

var canFindPath= false;                              //可以找到吃蘋果的路線
var canFindTail = false;                             //可以找到自己尾巴的路線
canFindPath = startPathFinding();                    //開始尋找路線
        if(canFindPath){                             //如果可以找到吃蘋果的路線
            moveSnake()                              //移動一條看不見的貪吃蛇去吃
            canFindTail = startPathFinding();        //嘗試找自己尾巴路線
            if(canFindTail){                         //如果可以找到自己尾巴路線
                return safePathCell;                 //返回吃蘋果路線的第一步
            }
        }
if(canFindPath == false || canFindTail == false ){
            return getACellThatIsFarthestToGoal();
   }

注意下策略2中的條件2，我們沒有用什麼高深的演算法，我們僅僅是把蛇往一個到蘋果最遠的格子移動，執行起我們的貪吃蛇，我們發現貪吃蛇AI可以工作了！！這個就有點哲學的味道了，看似在往遠離目標的方向上行動，沒有想到蛇剛好自己在繞了，繞掉了大部分的身體後，就可以用策略1找到路線了。

看了好幾遍自己貪吃蛇AI的移動，不可避免的會有4.3提到的這個問題，後期留下太多洞了，貪吃蛇要追隨自己尾巴，移動很久才能吃到一個蘋果，我們知道有標題5 提到的無腦模式，我們在想，要不後期就不要以最短路線去吃蘋果，而是無腦繞，來吃，這樣反而會快些！

怎樣才能產生無腦繞的效果呢？我們發現策略2中的條件2會產生這樣的效果，在後期，我們就走離蘋果最遠的格子且這個格子能有到達尾巴的路線，我們發現這樣走無意中就會產生這樣的無腦繞效果！有點像圓。圓心就是目標，最終還算會不斷地接近目標的！

這樣算是貪吃蛇遊戲的後期呢？我這裡就簡單如果蛇的長度等於整個遊戲格子數量的一半，就算到後期了。

貪吃蛇 AI 的實現 snake AI

1.首先看下這個非常在微博上很火的貪吃蛇gif

2.講貪吃蛇AI之前，我們先看下貪吃蛇移動的特點

3.尋路演算法之A Star