为什么使用二维数组的元胞自动机会得到不好的结果？

使用二维数组的元胞自动机可能会得到不好的结果的原因有以下几点：

1. 维度限制：二维数组的元胞自动机只能模拟二维空间中的状态变化，无法直接处理更高维度的问题。对于某些复杂的问题，如涉及到时间维度或更多维度的状态变化，二维数组的元胞自动机无法提供足够的表达能力。
2. 局部性限制：二维数组的元胞自动机通常只考虑每个元胞周围的邻居状态来更新自身状态，这种局部性限制可能导致无法捕捉到全局的状态变化。在某些情况下，全局状态的变化可能受到远离当前元胞的影响，而二维数组的元胞自动机无法有效地处理这种情况。
3. 缺乏动态性：二维数组的元胞自动机通常使用固定的规则来更新元胞状态，这种静态的规则可能无法适应动态变化的环境。在某些情况下，元胞状态的更新可能需要考虑更复杂的条件和规则，而二维数组的元胞自动机无法提供灵活的动态性。
4. 算法复杂度：对于某些复杂的问题，使用二维数组的元胞自动机可能需要大量的计算和存储资源。由于二维数组的元胞自动机需要维护整个二维空间的状态，因此在处理大规模问题时可能会面临算法复杂度和存储空间的限制。

总结起来，使用二维数组的元胞自动机可能会得到不好的结果是因为其维度限制、局部性限制、缺乏动态性和算法复杂度等方面的限制。在某些复杂的问题中，可能需要使用更高维度的数据结构或者其他更灵活的模型来获得更好的结果。