如何利用 Python 实现生命游戏

英国数学家约翰·何顿·康威在 1970 年发明了 the game of life，今天番茄加速就来分享下如何利用 python 实现生命游戏，规则如下：

　　每个细胞有两种状态 - 存活或死亡

　　每个细胞与以自身为中心的周围八格细胞产生互动

　　当前细胞为存活状态时，当周围的存活细胞低于 2 个时(不包含 2 个)，该细胞变成死亡状态。(模拟生命数量稀少)

　　当前细胞为存活状态时，当周围有 2 个或 3 个存活细胞时，该细胞保持原样。

　　当前细胞为存活状态时，当周围有超过 3 个存活细胞时，该细胞变成死亡状态。(模拟生命数量过多)

　　当前细胞为死亡状态时，当周围有 3 个存活细胞时，该细胞变成存活状态。(模拟繁殖)

　　拿个例子阐述上述状态，如下种子时代：

　　[0, 0, 1, 0, 0]

　　[0, 1, 1, 0, 0]

　　[0, 0, 1, 1, 0]

　　[0, 1, 1, 1, 0]

　　[0, 0, 0, 0, 0]

　　坐标[0,2]为一个存活的细胞，因为周围细胞个数为 2，所以繁衍后依然存活;

　　坐标[1,2]的存活细胞，因为周围有 4 个存活细胞，所以繁衍后死亡;

　　坐标[0,1]死亡细胞，因为周围恰好有 3 个存活细胞，所以[0,1]处出现生命，

　　繁衍一代后的，完整图如下：

　　[0, 1, 1, 0, 0]

　　[0, 1, 0, 0, 0]

　　[0, 0, 0, 0, 0]

　　[0, 1, 0, 1, 0]

　　[0, 0, 1, 0, 0]

　　第二代：

　　[0, 1, 1, 0, 0]

　　[0, 1, 1, 0, 0]

　　[0, 0, 1, 0, 0]

　　[0, 0, 1, 0, 0]

　　[0, 0, 1, 0, 0]

　　...

　　能到第几代结束呢?借用 Python 模拟了生命游戏，整个代码一共 60 行。

　　首先生成生命网格：

　　 def get_board(size, alive_cons):

　　 return [[1 if (i, j) in alive_cons else 0

　　 for j in range(size)]

　　 for i in range(size)]

　　获得细胞的邻域：

　　 def get_neighbors(con):

　　 x, y = con

　　 neighbors = [(x + i, y + j)

　　 for i in range(-1, 2)

　　 for j in range(-1, 2)

　　 if not i == j == 0]

　　 return neighbors

　　判断下一代是否存活：

　　 def is_alive_con(con, alive_cons):

　　 alive_neighbors = calculate_alive_neighbors(con, alive_cons)

　　 if (alive_neighbors == 3 or

　　(alive_neighbors == 2 and con in alive_cons)):

　　 return True

　　 return False

　　生成下一代完整的生命网格：

　　 def new_step(alive_cons):

　　 board = itertools.chain(*map(get_neighbors, alive_cons))

　　 new_board = set([con

　　 for con in board

　　 if is_alive_con(con, alive_cons)])

　　 return list(new_board)

　　以上就是几个核心的函数，下面主函数：

　　 def main():

　　 size = 5

　　 board = [(0, 2), (1, 1), (1, 2), (2, 2), (2, 3), (3, 1), (3, 2), (3, 3)]

　　 print_board(get_board(size, board))

　　 for _ in range(10):

　　 board = correct_cons(size, new_step(board))

　　 print_board(get_board(size, board))

　　终止状态：所有网格细胞状态都为 0