英国数学家约翰·何顿·康威在1970年发明了 the game of life，今天番茄加速就来分享下如何利用python实现生命游戏，规则如下：
每个细胞有两种状态 - 存活或死亡
每个细胞与以自身为中心的周围八格细胞产生互动
当前细胞为存活状态时，当周围的存活细胞低于2个时(不包含2个)，该细胞变成死亡状态。(模拟生命数量稀少)
当前细胞为存活状态时，当周围有2个或3个存活细胞时，该细胞保持原样。
当前细胞为存活状态时，当周围有超过3个存活细胞时，该细胞变成死亡状态。(模拟生命数量过多)
当前细胞为死亡状态时，当周围有3个存活细胞时，该细胞变成存活状态。(模拟繁殖)
拿个例子阐述上述状态，如下种子时代：
[0, 0, 1, 0, 0]
[0, 1, 1, 0, 0]
[0, 0, 1, 1, 0]
[0, 1, 1, 1, 0]
[0, 0, 0, 0, 0]
坐标[0,2]为一个存活的细胞，因为周围细胞个数为2，所以繁衍后依然存活;
坐标[1,2]的存活细胞，因为周围有4个存活细胞，所以繁衍后死亡;
坐标[0,1]死亡细胞，因为周围恰好有3个存活细胞，所以[0,1]处出现生命，
繁衍一代后的，完整图如下：
[0, 1, 1, 0, 0]
[0, 1, 0, 0, 0]
[0, 0, 0, 0, 0]
[0, 1, 0, 1, 0]
[0, 0, 1, 0, 0]
第二代：
[0, 1, 1, 0, 0]
[0, 1, 1, 0, 0]
[0, 0, 1, 0, 0]
[0, 0, 1, 0, 0]
[0, 0, 1, 0, 0]
…
能到第几代结束呢?借用 Python 模拟了生命游戏，整个代码一共 60 行。
首先生成生命网格：
def get_board(size, alive_cons):
return [[1 if (i, j) in alive_cons else 0
for j in range(size)]
for i in range(size)]
获得细胞的邻域：
def get_neighbors(con):
x, y = con
neighbors = [(x + i, y + j)
for i in range(-1, 2)
for j in range(-1, 2)
if not i == j == 0]
return neighbors
判断下一代是否存活：
def is_alive_con(con, alive_cons):
alive_neighbors = calculate_alive_neighbors(con, alive_cons)
if (alive_neighbors == 3 or
(alive_neighbors == 2 and con in alive_cons)):
return True
return False
生成下一代完整的生命网格：
def new_step(alive_cons):
board = itertools.chain(*map(get_neighbors, alive_cons))
new_board = set([con
for con in board
if is_alive_con(con, alive_cons)])
return list(new_board)
以上就是几个核心的函数，下面主函数：
def main():
size = 5
board = [(0, 2), (1, 1), (1, 2), (2, 2), (2, 3), (3, 1), (3, 2), (3, 3)]
print_board(get_board(size, board))
for _ in range(10):
board = correct_cons(size, new_step(board))
print_board(get_board(size, board))
终止状态：所有网格细胞状态都为0