pygame俄罗斯方块AI教程：玩家类与贪心策略实现

本文档主要介绍了如何使用pygame库实现一个具有人工智能(AI)功能的俄罗斯方块游戏的第1部分。作者首先概述了玩家类的设计，强调了这个设计的灵活性，使得游戏既支持手动操作也支持不同的AI模式。玩家类被定义为一个基类，包含一个布尔变量`auto_mode`来区分手动玩家和AI玩家，并定义了一个抽象的`run`方法，后续的手动玩家类`HumanPlayer`和AI玩家类`AIPlayer`分别继承自这个基类。 在AI玩家类`AIPlayer`中，重点讨论了贪心算法的应用，即AI只关注让方块以最低的位置落下。为了实现这一目标，作者在`run`方法中增加了`panel`参数，通过这个参数传递游戏界面的信息，以便AI能够根据当前的方块状态进行决策。当游戏界面的方块ID(`block_id`)与AI的预计算值相同时，AI会按照之前存储的操作规则执行，如改变形状、左右移动或向下移动，这通过数组`ctl_arr`来存储一系列的操作指令。 具体来说，`AIPlayer`类中定义了两个实例变量：`cal_block_id`用于记录上一次计算的方块ID，当它与当前ID匹配时，AI才执行预设的操作；`ctl_arr`则存储了AI决策的临时控制序列。在`run`方法内部，如果操作指令列表非空，AI会选择并执行第一个操作。 这部分内容展示了如何通过pygame库在俄罗斯方块游戏中引入AI元素，通过定义智能玩家类和利用贪心算法来优化方块的放置策略。这对于想要开发具有挑战性和智能化的游戏开发者来说，提供了很好的学习和实践案例。通过逐步实现，读者可以了解到如何在游戏逻辑中整合AI思考过程，提升游戏体验。