请详细解释强化学习中的Q-learning算法，并使用markdown格式以表格展示算法的步骤及其描述。
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以下是使用markdown格式展示Q-learning算法的步骤及其描述：

```markdown
| **步骤** | **描述** |
|----------|----------|
| **1** | 初始化Q值表，所有状态-动作对(s, a)的Q值(s, a)初始化为0。 |
| **2** | 从初始状态s开始。 |
| **3** | 选择一个动作a。动作的选择通常通过ε-贪婪策略，即有一定的概率（例如ε）随机选择一个动作，以保证探索，否则选择当前Q值最大的动作。 |
| **4** | 执行所选动作a，观察新状态s'及获得的即时奖励r。 |
| **5** | 使用公式更新Q值：Q(s, a) = Q(s, a) + α [r + γ * max_a' Q(s', a') - Q(s, a)]，其中α为学习率，γ为折扣因子。 |
| **6** | 根据新的状态s'，返回步骤3，直到达到终止状态或满足停止条件。 |
| **7** | 最终，Q值表将收敛，表示在每个状态下采取每个动作所获得的最大未来回报。 |
```
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