java练习题-----汉诺塔

这篇文章探讨了如何使用递归策略解决印度塔问题,涉及将n个黄金圆盘从一个塔移动到另一个,遵循特定规则。通过递归调用和策略拆分,展示了如何一步步完成这个经典的逻辑谜题。

题目:这个问题来源于印度。有三个金刚石塔,第一个从小到大摞着n片黄金圆盘。现在把圆盘按大小顺序重新摆放在最后一个塔上。并且规定,在小圆盘上不能放大圆盘,在三个塔之间一次只能移动一个圆盘。


运用递归思想:将n个盘子从a柱移动到c柱,不妨设想先将n-1个盘子从a柱移动到b柱,然后将最后一个盘子从a柱移动到c柱,再将n-1个盘子从b柱移动到c柱。以此类推 将n-1个盘子从a柱移动到c柱,不妨设想将n-2个盘子从a柱移动到b柱,再将最后一个盘子从a柱移动到c柱,再将n-2个盘子从b柱移动到c柱。




public class Praceitce {
    public static void main(String[] args) {
       hanNuo(2,'A','B','C');
    } //n代表盘子的数量

       //A代表代表当前的柱子

       //B代表需要借助的柱子

       //C代表需要移动到的柱子
    public static void hanNuo(int n,char A,char B,char C){
        if(n==1){
            System.out.println(A+"-->"+C);
        }else{
             hanNuo(n-1,A,C,B);  // n-1个柱子借助c柱从a柱到b柱
            System.out.println(A+"-->"+C);
            hanNuo(n-1,B,A,C);  // n-1个柱子借助a柱从b柱到c柱
        }
    }
}

有的小伙伴可能有疑问,为什么代码里只有输出A-->C,为什么输出时却有B--C,C--A....

这是因为这里的A B C 是形式参数,根据位置的不同,当传入的a b c的位置变化时,A, B,C的值也会变化。

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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