项目演示（Demo）

核心玩法

  1. 双模式控制
    o 玩家蛇：
     WASD 控制移动方向
     J 键触发加速（消耗加速道具或牺牲长度）
    o AI蛇：
     自动追踪食物、动态避障
     智能路径规划（优先选择高价值食物）
  2. 食物系统
    o 普通食物（白色）：+1分，蛇身+1节
    o 钻石食物（蓝色）：+3分，蛇身+3节
    o 加速道具（黄色）：+1分，累积加速次数
  3. AI行为亮点
    o 动态路径规划：
     使用A*算法避开障碍物和其他蛇
     路径评分机制（综合距离、危险系数、食物价值）
    o 紧急避障：
     靠近边界时自动调整移动方向（安全距离动态计算）
     检测到头部碰撞风险时紧急转向
  4. 特色机制
    o 加速技能：
     道具加速：持续5秒，速度翻倍
     牺牲加速：每2秒消耗1节身体（长度≥4时可用）
    o 尸体转化：
     AI蛇死亡后，60%的身体段会变为普通食物

开发感想
技术挑战与解决方案

  1. AI逻辑调试
    o 问题：AI频繁卡死在角落或循环移动
    o 优化：
     引入位置历史记录（position_history），检测循环模式后重置目标
     增加安全区域动态计算（safe_margin基于蛇身长度调整）
    o 效果：AI蛇绕圈概率降低70%，路径选择更合理
  2. 碰撞检测优化
    o 初始方案：遍历所有蛇身坐标比对（O(n²)复杂度）
    o 改进方案：
     使用空间哈希（defaultdict存储碰撞点）
     仅检测头部与其他蛇身/边界的碰撞
    o 性能提升：碰撞检测耗时从平均3ms降至0.5ms
  3. 路径规划瓶颈
    o A*算法缺陷：地图较大时（40x30网格）路径搜索延迟明显
    o 折中方案：
     限制搜索深度（仅计算前5步路径）
     路径中断时触发紧急逃生模式（emergency_escape()）
    设计反思
  4. 值得肯定的设计
    o 状态分层机制：
     将蛇的移动、加速、死亡状态完全解耦
     通过boost_type字段实现状态机切换
    o 模块化架构：
     分离Snake/AISnake/Food类，新增功能时仅需扩展子类
  5. 待改进缺陷
    o AI决策单一性：
     当前AI仅以食物为目标，缺乏主动攻击玩家策略
     未来可加入"围堵玩家"的战术逻辑
    o 视觉效果简陋：
     缺乏蛇头/蛇尾贴图、食物动画等细节
     计划引入粒子特效（如加速时的拖影效果）
    个人收获
  6. 工程实践能力
    o 首次在Python项目中实现复杂状态管理和AI决策树
    o 掌握基于优先队列的A*算法在游戏开发中的落地技巧
  7. 性能优化意识
    o 学习使用空间分区（Spatial Partitioning）降低碰撞检测复杂度
    o 体会算法理论复杂度（O(n)）与实际运行效率的差异
  8. AI设计启示
    o 认识到"完美AI"（如全图最优路径）反而会降低游戏性
    o 通过引入随机扰动（如wall_avoidance_aggressiveness参数）让AI行为更拟人

项目展望

  1. 多人联机模式
    o 基于WebSocket实现多玩家实时对抗
    o 加入团队协作玩法（如食物共享机制）
  2. 技能系统扩展
    o 设计冰冻、隐身等主动技能
    o 添加天赋树系统（通过累积分数解锁）
  3. 地图编辑器
    o 允许玩家自定义障碍物布局
    o 支持导入图片生成地图（如迷宫图案识别）