强化学习是机器学习中的一个重要领域，用于训练智能体通过不断尝试和反馈学习最优决策策略。Q-Learning是一种常见的强化学习算法，能够帮助智能体找到一个给定环境（例如迷宫）中的最优路径。本文将详细介绍Q-Learning的数学原理、Q表的构建、Python实现，以及如何在迷宫环境中训练智能体找到最短路径。文章提供丰富的代码示例和详细注释，帮助读者从零开始构建一个Q-Learning模型，并理解其在强化学习任务中的应用。