分治算法_汉诺塔问题_Java实现

【数据结构和算法--分治算法(三)-解决汉诺塔问题 阅读详情

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本文出自:【梁敬明的博客】

1.分治算法

  什么是分治算法?就是将一个难以解决的大问题,分割成一些规模较小并且相对独立的相同问题,以便各个击破,分而治之。

2.汉诺塔问题  

  汉诺塔问题是一个十分经典的可以通过分治算法解决的问题,存在A、B、C大小形同的3根石柱,其中A石柱从下往上按照大小顺序依次摆放着n个盘子,现在需要将A石柱的盘子全部移动到C石柱上,并且每次只能移动一个圆盘,小圆盘不能放在大圆盘上,请问该如何移动? 

汉诺塔
  

3.算法分析  

  当n=1时,也就是刚开始A石柱上仅仅摆放一个圆盘,那么直接将圆盘从A石柱上移动到B石柱上即可。 
  当n=2时,从上往下按照大小顺序将圆盘编为1号和2号,那么要将圆盘全部从石柱A移动到石柱C,首先需要将1号圆盘移动到石柱B,再将2号圆盘移动到石柱C,最后将1号圆盘移动到石柱C。 
  当n=3时,仍然从上往下按照大小顺序将圆盘编为1号、2号和3号,此时由于问题相对复杂,所以1号和2号圆盘看做一个圆盘,即1+2号圆盘,此时需要解决的就是将1+2号圆盘和3号圆盘移动到石柱C的问题,即先将1+2号圆盘移动到石柱B,再将3号圆盘移动到石柱C,最后将1+2号圆盘移动到石柱C即可。 
  由于每次只能移动一个圆盘,那么如果要将1+2号圆盘移动到石柱B,需要将1+2号圆盘拆分为两个个体,看做将1号和2号圆盘移动到石柱B,同理将1+2号圆盘移动到石柱C。 
  以此类推…… 
  当n=n时,将圆盘自上向下编为1号、2号、3号……n号,同理将1号到n-1号圆盘看做一个圆盘,即 ∑n1(n−1)∑1n(n−1)号圆盘,此时解决的就是将 ∑n1(n−1)∑1n(n−1)号圆盘和n号圆盘移动到石柱C的问题,即先将∑n1(n−1)∑1n(n−1)号圆盘移动到石柱B,再将n号圆盘移动到石柱C,最后将∑n1(n−1)∑1n(n−1)号圆盘移动到石柱C。因为将第n号圆盘移动到石柱C后,无论前n-1个圆盘怎么移动,都不需要再次移动第n号圆盘,即父问题与子问题相对独立且互不影响,因此可以将∑n1(n−1)∑1n(n−1)号圆盘的问题同理向下拆分移动。 
  示例代码:

public class FZSFProblem {

    public static void main(String[] args) {
        solve(3);
    }

    public static void solve(int n) {
        // 已知条件n个圆盘和A、B、C三根石柱
        hanoi(n, "A", "B", "C");
    }

    /**
     * 若要让第n个圆盘成功从A移动到C,需要让前n-1个圆盘先从A移动到B,然后让第n个圆盘从A移动到C,
     * 最后让第n-1个圆盘从B移动到C,至于如何将前n-1个圆盘从A移动到B或者从A移动到C,仅仅是和父问
     * 题相同的子问题,采用父问题的解决方案即可。
     */
    private static void hanoi(int n, String a, String b, String c) {
        if (n == 1) {
            // 只有一个圆盘时直接从A石柱移动到C石柱
            move(n, a, c);
        } else {
            // 将前n-1个圆盘从石柱A移动到石柱B
            hanoi(n - 1, a, c, b);
            // 将第n号圆盘从石柱A移动到石柱C
            move(n, a, c);
            // 将前n-1个圆盘从石柱B移动到石柱C
            hanoi(n - 1, b, a, c);
        }
    }

    private static void move(int n, String i, String j) {
        System.out.println("第" + n + "个圆盘," + "从" + i + "移动到" + j);
    }

}


Java实现汉诺塔问题的递归解决方案 本文还有配套的精品资源,点击获取 简介:汉诺塔问题是一个经典的递归算法问题,要求将圆盘从一根柱子按照规则移动到另一根柱子。Java编程语言可以用来实现这一问题的解决方案,利用递归函数将问题分解为更小的子问题,并通过基本情况结束递归。本文提供了一个Java代码示例,演示了如何通过递归方法实现汉诺塔问题的求解过程。代码中详细展示了移动圆盘的步骤,并可以通过改变圆盘数量来模拟不同... 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. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; 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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