AI 的目的是让蛇尽可能的吃更多的食品，直到吃满全体舆图。
想参与这个项目，请查看todos。

Demo

利用方法

编译与运行：

$ make$ make run

为理解详细利用方法, 请查看主函数main()

算法先容

函数Snake.decideNext(): 打算蛇S1的下一个移动方向D打算从蛇S1的头部到达食品的最短路径P1。
派一条与蛇S1完备一样的虚拟蛇S2沿路径P1吃掉食品。
打算从蛇S2的头部到其尾部的最长路径P2。
如果路径P2存在，将移动方向D设置为路径P1的第一个方向，否则进行步骤4。
打算从蛇S1的头部到达其尾部的最长路径P3。
如果P3存在，将移动方向D设置为路径P3的第一个方向，否则进行步骤5。
将移动方向D设置为离食品最远的方向。
函数Map.findMinPath(): 打算两个位置间的最短路径算法建立在BFS的根本上。
为了使路径尽可能直，每次遍历毗邻点时，在当前移动方向上的位置会被优先遍历。
效果展示:（绿色区域为搜索算法扫描到的区域，赤色区域为末了打算出的最短路径，每个位置上的数字表示了从起始位置开始到该位置的最短间隔）

函数Map.findMaxPath(): 打算两个位置间的最长路径算法建立在DFS与贪心算法的根本上。
每次遍历毗邻点时，离目标位置最远（利用曼哈顿间隔估计）的位置将会被优先遍历到。
其余，为了使路径尽可能直，如果两个位置到目标位置的间隔相等，在当前移动方向上的位置将被优先遍历到。
这个问题是一个NP完备问题，此算法得出的结果路径只是一个近似最长路径。
效果展示:（绿色区域为搜索算法扫描到的区域，赤色区域为末了打算出的最长路径，每个位置上的数字表示了从该位置开始到目标位置的估计间隔）

网友评论：

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