本专栏的第十篇文章介绍了手把手实现经典的俄罗斯方块小游戏，具体内容可以参考以下帖子：

CS课程项目设计10：手把手实现经典的俄罗斯方块小游戏-CSDN博客https://blog.csdn.net/weixin_36431280/article/details/149737479

随着人工智能的火热，AI人机对战的引入显得很有必要，本质上就是引入强化学习的概念了，这也是现在大模型领域比较关心的方向了。

因此，和本专栏第六个和第八个CS课程项目一样，我们继续在现有俄罗斯方块小游戏基础上，增加AI辅助移动功能：

CS课程项目设计6：基于Canvas支持人机对战的井字棋游戏-CSDN博客https://blog.csdn.net/weixin_36431280/article/details/149668934?spm=1001.2014.3001.5501CS课程项目设计8：基于Canvas支持AI人机对战的五子棋游戏-CSDN博客https://blog.csdn.net/weixin_36431280/article/details/149686915?spm=1001.2014.3001.5501

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一、研究背景

随着人工智能技术在游戏领域的应用拓展，通过 AI 算法辅助玩家提升游戏体验或实现自动游戏成为研究热点。俄罗斯方块作为经典的益智类游戏，其核心玩法是通过操控下落方块的位置与旋转，消除完整行以获得高分，具有规则简单但策略复杂的特点。传统俄罗斯方块依赖玩家的空间判断和反应速度，而 AI 辅助功能可通过算法优化方块落点选择，降低游戏难度或展示最优策略，为新手玩家提供指导，同时为游戏 AI 决策研究提供实践案例。

二、研究目的

1. 实现具有 AI 辅助功能的俄罗斯方块游戏，支持 AI 自动计算最优落点并可视化展示建议。
2. 开发 AI 自动下落模式，验证算法在动态环境中的决策有效性。
3. 平衡游戏趣味性与 AI 辅助的实用性，通过可调节参数（如难度、AI 开关）提升用户体验。

三、技术方案

3.1 游戏基础框架

基于 Pygame 库构建俄罗斯方块核心逻辑，包括方块形状定义（7 种经典形状及旋转状态）、碰撞检测、行消除、分数计算等模块，确保游戏基本功能完整。

其中，行消除的核心代码如下所示：

def break_lines(self):
    """消除完整的行并计分"""
    lines_cleared = 0
    for i in range(self.height - 1, -1, -1):
        if all(self.grid[i]):
            lines_cleared += 1
            for y in range(i, 0, -1):
                self.grid[y] = self.grid[y - 1][:]
            self.grid[0] = [0] * self.width

            # 如果消除的行包含路障，也一并清除
            if self.obstacle and self.obstacle[0] == i:
                self.obstacle = None

    # 计分规则：一次消除的行数越多，得分越高
    self.score += lines_cleared ** 2 * 100
    self.lines_cleared += lines_cleared

    # 每消除10行升级一次
    self.level = self.lines_cleared // 10 + 1
    self.speed_multiplier = 1 + (self.level - 1) * 0.1

    if lines_cleared > 0 and line_clear_sound:
        line_clear_sound.play()

行消除的可视化界面如下图所示：

3.2 AI 决策算法

采用启发式评估函数实现落点优化，通过模拟所有可能的旋转状态和水平位置，计算每个落点的综合得分并选择最优解。评估指标包括：

• 堆积高度：越低得分越高（减少后续操作限制）。
• 消除行数：越多得分越高（直接提升游戏分数）。
• 空洞数量：越少得分越高（避免形成无法消除的间隙）。
• 表面平整度：越平整得分越高（减少后续方块放置难度）。
• 方块中心高度：越低得分越高（降低堆叠风险）。

AI辅助移动的功能如下：

• AI 提示：用半透明紫色显示推荐落点（按 A 键开启 / 关闭）
• 自动移动：AI 自动将方块移动到推荐位置（按 D 键开启 / 关闭）
• 智能评估：实时计算并更新最佳落点，考虑路障等因素

操作方式：

• A 键：切换 AI 功能开启 / 关闭
• D 键：切换 AI 自动下落功能（需先开启 AI）
• 开启自动下落后，AI 会自动完成方块的移动、旋转和下落

AI辅助移动的可视化界面如下图所示：

3.3 可视化辅助

通过半透明紫色方块标记 AI 建议落点，帮助玩家直观理解 AI 决策；

同时保留幽灵方块（半透明灰色）显示当前方块的自然下落终点，对比两者差异。

四、实现流程

4.1 游戏初始化

加载 Pygame 环境，定义游戏常量（窗口尺寸、网格大小、颜色等），初始化方块形状、音效及字体，确保中文正常显示。

此外，游戏结束页面的可视化图片如下所示：

4.2 核心类设计

• Tetris类：管理游戏状态（分数、等级、难度等）、方块生成与移动、碰撞检测、AI 算法调用及界面绘制。

• Figure类：封装方块属性（形状、颜色、旋转状态）及旋转方法。

4.3 AI 功能实现

• 建议计算：在calculate_ai_suggestion方法中，遍历当前方块所有可能的旋转状态和水平位置，模拟下落至底部的过程，通过evaluate_position方法计算每个落点的综合得分，选择最高分对应的位置作为建议。

• 自动移动：在ai_move_to_suggestion方法中，根据建议的位置和旋转状态，逐步调整方块（先旋转后平移），最终通过快速下落完成放置。

其中，AI功能的核心代码calculate_ai_suggestion方法如下代码所示：

def calculate_ai_suggestion(self):
    """计算AI建议的最佳落点"""
    best_score = -float('inf')
    best_x = self.x
    best_rotation = self.figure.rotation

    # 尝试所有可能的旋转
    for rotation in range(len(self.figure.shape)):
        # 尝试所有可能的X位置
        # 先计算当前旋转状态下方块的宽度
        shape = self.figure.shape[rotation]
        shape_width = len(shape[0]) if shape else 0

        # 确定可以移动的X范围
        min_x = -self.x  # 向左最大移动距离
        max_x = (self.width - shape_width) - self.x  # 向右最大移动距离

        for x_offset in range(min_x, max_x + 1):
            test_x = self.x + x_offset
            test_y = self.y

            # 检查这个位置是否有效
            if self.intersects(test_x, test_y, rotation):
                continue

            # 计算这个位置下落到底部的最终Y坐标
            final_y = test_y
            while not self.intersects(test_x, final_y + 1, rotation):
                final_y += 1

            # 创建临时网格评估这个落点
            temp_grid = [row.copy() for row in self.grid]
            self.simulate_freeze(temp_grid, test_x, final_y, rotation)

            # 评估这个落点的分数
            score = self.evaluate_position(temp_grid, test_x, final_y, rotation)

            # 更新最佳落点
            if score > best_score:
                best_score = score
                best_x = test_x
                best_rotation = rotation

    self.ai_suggestion = (best_x, best_rotation)

ai_move_to_suggestion方法如下代码所示：

def ai_move_to_suggestion(self):
    """将方块移动到AI建议的位置"""
    if not self.ai_suggestion or self.paused:
        return False

    target_x, target_rotation = self.ai_suggestion

    # 先旋转到目标角度
    if self.figure.rotation != target_rotation:
        # 计算需要旋转的次数
        rotations_needed = (target_rotation - self.figure.rotation) % len(self.figure.shape)
        for _ in range(rotations_needed):
            self.rotate()
        return False  # 还没完成所有移动

    # 然后移动到目标X位置
    if self.x < target_x:
        self.move_right()
        return False
    elif self.x > target_x:
        self.move_left()
        return False

    # 如果已到达目标位置且开启了自动下落，则快速下落
    if self.ai_auto_drop:
        self.fast_drop()

    return True  # 已到达目标位置

4.4 交互控制

通过键盘事件实现 AI 开关（A 键）、自动下落开关（D 键）、难度调节（1-5 键）等功能，支持玩家在手动操作与 AI 辅助间灵活切换。

在困难难度下添加路障方块功能的实现。路障方块会在每个新方块生成时随机出现一次，增加游戏难度：

• 新增了路障方块的颜色定义（棕色 BROWN）
• 在 Tetris 类中添加了obstacle_placed属性，用于标记当前方块是否已生成路障
• 新增place_obstacle()方法，用于在困难难度下随机生成路障方块：
• 仅在难度为 4-5 级（困难模式）时生效
• 路障生成概率随难度增加（4 级 30%，5 级 50%）
• 路障仅在游戏区域底部 8 行生成，避免过早阻碍游戏

难度级别超过4时，会添加路障，核心代码如下所示：

def spawn_obstacle(self):
    """在困难模式下生成路障"""
    if self.difficulty >= 4 and not self.obstacle_spawned and self.figure:
        # 计算当前方块下方的可用区域
        shape = self.figure.shape[self.figure.rotation % len(self.figure.shape)]
        shape_height = len(shape)
        shape_width = len(shape[0])

        # 路障生成在当前方块下方3-6行的随机位置
        min_row = self.y + shape_height + 3
        max_row = min(self.height - 1, self.y + shape_height + 6)

        if min_row < max_row:
            row = random.randint(min_row, max_row)
            # 确保路障不会出现在方块正下方，增加挑战性
            min_col = 0
            max_col = self.width - 1

            # 排除方块正下方的列
            exclude_cols = set(range(self.x, self.x + shape_width))
            possible_cols = [col for col in range(min_col, max_col + 1) if col not in exclude_cols]

            if possible_cols:
                col = random.choice(possible_cols)
                # 确保路障位置是空的
                if not self.grid[row][col]:
                    self.obstacle = (row, col)
                    self.obstacle_spawned = True

难度级别设置的可视化界面如下图所示：

五、总结

该代码实现了一个功能完整的俄罗斯方块游戏，核心亮点在于 AI 辅助系统的设计与集成。通过启发式评估函数，AI 能够快速计算最优落点并辅助玩家操作，降低了游戏的入门门槛；同时保留了手动操作和难度调节功能，兼顾不同玩家的需求。

后续可进一步优化 AI 算法（如引入深度强化学习提升复杂场景决策能力）、增加多难度 AI 策略、优化评估函数权重以适应不同玩家的游戏风格，从而提升 AI 辅助的适应性和智能化水平。

最后，还上传个该项目的简要演示视频，供大家了解。