汉诺塔问题:Python实现与详细讲解

🔧 汉诺塔问题简介

汉诺塔(Tower of Hanoi)是一个经典的递归问题,起源于印度的传说:

有三根柱子,若干大小不一的圆盘最初依次叠放在一根柱子上(从下往上越小),目标是将这些圆盘全部移动到另一根柱子上,每次只能移动一个圆盘,并且在移动过程中任何时候都不允许把大圆盘放在小圆盘上面。

def hanoi(n, source, auxiliary, target):
    """
    解决汉诺塔问题的递归函数

    参数:
    n -- 圆盘数量
    source -- 源柱子(起始位置)
    auxiliary -- 辅助柱子(中间位置)
    target -- 目标柱子(目标位置)
    """
    # 基本情况:只有一个圆盘时直接移动
    if n == 1:
        print(f"将圆盘 {n} 从 {source} 移动到 {target}")
        return

    # 步骤1:将n-1个圆盘从源柱移动到辅助柱(借助目标柱)
    hanoi(n-1, source, target, auxiliary)

    # 步骤2:将最大的圆盘从源柱移动到目标柱
    print(f"将圆盘 {n} 从 {source} 移动到 {target}")

    # 步骤3:将n-1个圆盘从辅助柱移动到目标柱(借助源柱)
    hanoi(n-1, auxiliary, source, target)

# 测试汉诺塔函数
if __name__ == "__main__":
    num_disks = int(input("请输入圆盘数量: "))
    print(f"\n解决 {num_disks} 个圆盘的汉诺塔问题的步骤:")
    hanoi(num_disks, 'A', 'B', 'C')

    # 计算总步数
    total_moves = 2 ** num_disks - 1
    print(f"\n完成 {num_disks} 个圆盘的汉诺塔问题需要 {total_moves} 步")

📘 函数结构说明

  • hanoi(n, source, auxiliary, target) 是递归函数:

    • n: 当前需要移动的圆盘数

    • source: 起始柱子

    • auxiliary: 辅助柱子

    • target: 目标柱子

✅ 递归三步骤

  1. 将 n-1 个小圆盘从 source → auxiliary(借助 target)

  2. 将第 n 个最大圆盘从 source → target

  3. 将 n-1 个小圆盘从 auxiliary → target(借助 source)


🧠 递归核心思想

  • 递归终止条件:当 n == 1,直接移动圆盘。

  • 递归调用:通过改变参数顺序,模拟三根柱子之间的搬运过程。

  • 时间复杂度

    • T(n)=2T(n−1)+1⇒O(2n)T(n) = 2T(n-1) + 1 \Rightarrow O(2^n)


🎯 示例演示(n=3)

请输入圆盘数量: 3

解决 3 个圆盘的汉诺塔问题的步骤:
将圆盘 1 从 A 移动到 C
将圆盘 2 从 A 移动到 B
将圆盘 1 从 C 移动到 B
将圆盘 3 从 A 移动到 C
将圆盘 1 从 B 移动到 A
将圆盘 2 从 B 移动到 C
将圆盘 1 从 A 移动到 C

完成 3 个圆盘的汉诺塔问题需要 7 步

📊 公式说明

汉诺塔总步数为:

T(n)=2n−1T(n) = 2^n - 1

  • 当 n = 3,步数 = 7

  • 当 n = 5,步数 = 31

  • 当 n = 10,步数 = 1023


汉诺塔的应用价值

汉诺塔问题不仅仅是理论上的递归练习,它还具有实际意义:

  1. 递归算法教学:是理解递归思想的经典案例

  2. 算法分析:帮助理解时间复杂度和递归深度

  3. 计算机科学:在编译器设计、内存管理等方面有应用

  4. 认知心理学:用于研究人类问题解决和决策过程

  5. 游戏设计:作为益智游戏的基础

总结

汉诺塔问题展示了递归算法的强大和优雅:

  1. 通过分解问题为更小的子问题解决复杂任务

  2. 递归基案例(n=1)是解决问题的关键

  3. 每个递归调用都遵循相同的模式

  4. 移动策略保证在任何时刻都不违反规则

理解汉诺塔问题对于掌握递归思想和算法设计非常重要。通过这个Python实现,你可以:

  • 观察汉诺塔问题的解决过程

  • 理解递归的工作原理

  • 分析算法的时间复杂度

  • 探索问题解决的不同策略

尝试运行代码并输入不同的圆盘数量(建议从1-5开始),观察解决过程,这将帮助你更深入地理解递归算法的精妙之处。


 

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