POJ1958 Strange Towers of Hanoi

本文探讨了四塔汉诺伊问题的最少步数求解方法,通过递归策略,利用三个辅助塔将n个盘子从一塔移动到另一塔。文章详细解析了动态规划解法,给出了具体的C++实现代码。
题目大意

解除n个盘子4座塔的Hanoi问题,最少需要多少步?


解法

设f[n]表示n个盘子4座塔需要的最少步数,d[n]表示n个盘子3座塔需要的最少步数
易知d[n] = 2 * d[n - 1] + 1

  • 当n = 1时,显然f[1] = 1;
  • 当n > 1时,可以先将i个盘子(1 <= i < n)用4座塔移开,再将n - i个盘子用3座塔移开,最后将开始移开的i个盘子用4座塔移至n - i个塔上
    即:f[n] = min{2*f[i] + d[n-i]}(1 <= i <= n)

代码
#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
using namespace std;
int f[20], g[20];
int main(){
	memset(f, 0x3f, sizeof(f));
	g[1] = f[1] = 1;
	printf("1\n");
	for(int i = 2; i <= 12; ++i)
	{
		g[i] = g[i-1] * 2 + 1;
		for(int k = 1; k < i; ++k)
		{
			f[i] = min(f[i], 2*f[k] + g[i-k]);
		}
		printf("%d\n", f[i]);
	}
	return 0;
} 
内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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