Python实现汉诺塔递归经典算法

经典递归算法—汉诺塔问题(含代码示例) 相传在古印度圣庙中,有一种被称为汉诺塔(Hanoi)的游戏。该游戏是在一块铜板装置上,有三根杆(编号A、B、C),在A杆自下而上、由大到小按顺序放置64个金盘(如图1)。游戏的目标:把A杆上的金盘全部移到C杆上,并仍保持原有顺序叠好。操作规则:每次只能移动一个盘子,并且在移动过程中三根杆上都始终保持大盘在下,小盘在上,操作过程中盘子可以置于A、B、C任一杆上。 阅读详情

在廖大神学习网站上学到递归的时候,有这样一个练习:
汉诺塔练习
题目:请编写move(n, a, b, c)函数,它接收参数n,表示3个柱子A、B、C中第1个柱子A的盘子数量,然后打印出把所有盘子从A借助B移动到C的方法,
期待输出:
A –> C
A –> B
C –> B
A –> C
B –> A
B –> C
A –> C
这篇文章对这个学习做一个总结。

代码敬上

简洁版:

def move(n, a, b, c):
    if n==1:
        print(a,'-->',c)
        return
    move(n-1,a,c,b) 
    move(1,a,b,c) 
    move(n-1,b,a,c) c
move(3, 'A', 'B', 'C')

按思路注释版:

def move(n, a, b, c):
    if n==1: #n值为1 而非定义n=1 
        return print(a,'-->',c)#只有一个盘的时候,a移动到c;
    move(n-1,a,c,b) #(第一步)进入递归,直到n-1==1时,实现a->b  传入递归的参数的n值改变,递归结束后n值恢复,注意传入函数的参数的位置;
    move(1,a,b,c) #(第二步)接着执行,调用自身函数实现a->c,可替换为print(a,'->',c),因为只是将A柱底最大盘移至C柱的过程(第二步); 
    move(n-1,b,a,c) #(第三步)将位于b处的n-1个盘从b经由a移至c ,上一个递归后n恢复为调用函数传入的n,进入递归,实现b->c;
move(3, 'A', 'B', 'C')

首先,汉诺塔移动的原理:
汉诺塔是将所有盘子(n个)从A柱挪至C柱,大盘必须在小盘下方。注意却分思路和具体步骤。

思路

为将n-1个盘子(除了最底下一枚)从A移到B(第一步); 然后将位于A的最后一枚最大盘移至C(第二步); 再将B柱上所有盘移至C柱(第三步)。

具体步骤便是需要实现上面第一步,要实现第一步又要先移动(n-1)上面的(n-1)-1个盘子,所以这是典型的递归原理。
注:刚开始我混淆了思路与具体步骤,想到了具体步骤但看思路的时候发现与每次只能移动一个要求不同,原因是步骤是上往下移动从开始到结果,而递归是从结果到开始得到最小值,再从开始到结果。
汉诺塔草图
最小的子问题就是:将一块盘子从A移动到C柱,“大于1”的子问题是:将两块盘子从A移动到C柱,不妨在草稿纸上画个图,显然有三个步骤:

1.将最上面的盘子从A移动到B

2.将A下面的盘子从A移动到C

3.将B上的盘子移动到C

而程序调用自身则是逐次对(n-1)个盘子进行同样的操作就可以解决n个盘子移动的问题。
只需以上三步分析就能得到这个递归程序的全部求解过程。

代码实现具体查看按思路注释版!

注:值得注意的是函数执行的顺序 和参数的含义。

当然如果只是简单,可以推算出规律(2的n次方-1)不用递归。如下代码便可计算:

#汉诺塔递归算法 2的n次方—1
def h(n): #直接计算
    return 2**n-1
print(h(3))

最后输出7.

递归调用——单向汉诺塔 递归是程序设计最有力的表达方法之一。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. 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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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