c# 实现康威生命游戏（细胞自动机）的示例

目录

• 规则（来自百度百科，康威生命游戏词条）

• 控制台实现的关键接口

• 代码实现

规则（来自百度百科，康威生命游戏词条）

游戏开始时，每个细胞随机地设定为“生”或“死”之一的某个状态。然后，根据某种规则，计算出下一代每个细胞的状态，画出下一代细胞的生死分布图。
应该规定什么样的迭代规则呢?需要一个简单的，但又反映生命之间既协同又竞争的生存定律。为简单起见，最基本的考虑是假设每一个细胞都遵循完全一样的生存定律；再进一步，把细胞之间的相互影响只限制在最靠近该细胞的8个邻居中。
也就是说，每个细胞迭代后的状态由该细胞及周围8个细胞状态所决定。作了这些限制后，仍然还有很多方法来规定“生存定律”的具体细节。例如，在康威的生命游戏中，规定了如下生存定律。
(1)当前细胞为死亡状态时，当周围有3个存活细胞时，则迭代后该细胞变成存活状态(模拟繁殖)；若原先为生，则保持不变。
(2)当前细胞为存活状态时，当周围的邻居细胞低于两个(不包含两个)存活时，该细胞变成死亡状态(模拟生命数量稀少)。
(3)当前细胞为存活状态时，当周围有两个或3个存活细胞时，该细胞保持原样。
(4)当前细胞为存活状态时，当周围有3个以上的存活细胞时，该细胞变成死亡状态(模拟生命数量过多)。

控制台实现的关键接口

设置控制台游标的函数：public static void SetCursorPosition (int left, int top); 其中left参数是列，top参数是行。

设置控制台背景色的属性：public static ConsoleColor BackgroundColor { get; set; } 黑色用来表示生存的细胞，白色用来表示死亡的细胞。

代码实现

using System;
using System.Threading;

namespace CellularAutomata
{
class Program
{
 private static int gridRowCol = 32;
 private static Cell[,] grid = new Cell[gridRowCol, gridRowCol];
 private static int sleepMs = 33;
 private static int initAlivePossibility = 4; // 4 means 1/4

static void Main(string[] args)
 {
  try
  {
   Init();
   // Main loop
   while (true)
   {
    Update();
    Thread.Sleep(sleepMs);
   }
  }
  catch (Exception e)
  {
   Console.WriteLine(e);
   Console.ReadKey();
  }
 }

private static void Init()
 {
  // Set Console Size
  Console.BufferHeight = 256;
  Console.BufferWidth = 256;
  Console.WindowWidth = 256;
  Console.WindowHeight = 80;

Random random = new Random();
  for (int i = 0; i < grid.GetLength(0); i++)
  {
   for (int j = 0; j < grid.GetLength(1); j++)
   {
    grid[i, j] = new Cell();
    int value = random.Next(0, initAlivePossibility);
    if (value == 0)
    {
     grid[i, j].Value = true;
    }
    else
    {
     grid[i, j].Value = false;
    }
   }
  }
 }

private static void Update()
 {
  for (int i = 0; i < grid.GetLength(0); i++)
  {
   for (int j = 0; j < grid.GetLength(1); j++)
   {
    int aliveCount = NeighborAliveCount(i, j);

if (grid[i, j].Value) // Alive
    {
     if (aliveCount < 2 || aliveCount > 3)
     {
      grid[i, j].Value = false;
     }
    }
    else // Death
    {
     if (aliveCount == 3)
     {
      grid[i, j].Value = true;
     }
    }

if (grid[i, j].Value)
    {
     SetAlive(i, j);
    }
    else
    {

SetDeath(i, j);
    }
   }
  }
 }

private static int NeighborAliveCount(int i, int j)
 {
  int count = 0;
  for (int m = i - 1; m <= i + 1; m++)
  {
   for (int n = j - 1; n <= j + 1; n++)
   {
    if (m == i && n == j) continue;
    if (m < 0 || m >= grid.GetLength(0)) continue;
    if (n < 0 || n >= grid.GetLength(1)) continue;
    if (grid[m, n].Value) count++;
   }
  }

return count;
 }

private static void SetAlive(int i, int j)
 {
  string aliveStr = " ";
  Console.SetCursorPosition(j * aliveStr.Length, i);
  Console.BackgroundColor = ConsoleColor.Black;
  Console.Write(aliveStr);
 }

private static void SetDeath(int i, int j)
 {
  string deathStr = " ";
  Console.SetCursorPosition(j * deathStr.Length, i);
  Console.BackgroundColor = ConsoleColor.White;
  Console.Write(deathStr);
 }
}

public class Cell
{
 public bool Value { get; set; }
}
}

完整代码：https://github.com/jingjiangtao/CellularAutomata

Cell类是细胞类，其中有一个bool属性Value，true表示存活，false表示死亡。将细胞单独写成类而不是一个bool值是为了后续可能的扩展。

grid变量是一个二维数组，代表格子，大小可以通过gridRowCol设置，默认32，不宜太大。

sleepMs变量是循环之间的间隔时间，单位是毫秒，默认33ms.

initAlivePossibility变量决定格子中的细胞初始化时存活的概率，计算方式为 1/initAlivePossibility，如initAlivePossibility=4，表示初始化时每个细胞的存活概率是1/4.

Main()函数中先初始化了格子中的细胞和控制台大小。设置控制台大小这一步可能会抛出越界异常，如果出现的话需要修改这个值。 接着是主循环，每次循环的间隔是sleepMs。

Update()就是实现规则的函数。

NeighborAliveCount()函数获取指定细胞的相邻细胞存活数。

SetAlive()函数和SetDeath()函数设置控制台上的显示。

如有错误，欢迎指正，谢谢！

来源：https://www.cnblogs.com/jingjiangtao/p/14439868.html