你的核心困惑就一个：“单个回合到底是多长的路径？是不是走一步就是一个回合？”
答案直接给你：不是走一步！单个回合是“从任意起始状态出发，一直走到终止状态（比如目标/失败）的完整路径”——和“所有回合”的“回合”是同一个定义！
两者的区别根本不在“回合的长度/定义”，而在“用多少个回合的回报来算动作值Q(s,a)”——我用最极端的对比（只看一个动作值Q(S1,A右)），让你秒懂：
前提设定（极简版，避免复杂）
- 环境：1×5网格（S1→S2→S3→S4→S5），S5是目标（r=10），其他状态无即时奖励（r=0），γ=1（无折扣）；
- 只关注一个动作值：Q(S1,A右)（从S1走“右”动作的动作值）；
- 回合定义：从任意状态出发，走到S5（终止），就是一个完整回合。
一、所有回合的回报平均值（MC Basic）
核心逻辑：用「多个回合」中S1→A右的回报，求平均算Q(S1,A右)
- 先跑3个完整回合（每个回合都是走到S5才结束）：
- 回合1：S1→A右→S2→A右→S3→A右→S4→A右→S5（终止），回报G1=10（因为只有S5给10）；
- 回合2：S1→A右→S2→A右→S3→A右→S4→A右→S5（终止），回报G2=10；
- 回合3：S1→A右→S2→A右→S3→A右→S4→A右→S5（终止），回报G3=10；
- 算Q(S1,A右)：用这3个回合的回报求平均
Q(S1,A右) = (G1 + G2 + G3) / 3 = (10+10+10)/3 = 10； - 关键：必须攒够“所有要用到的回合”，再一次性算平均——这里用了3个回合的回报。
