汉诺塔问题(Hanoi) C语言与Python实现

汉诺塔问题的详细讲解(python版) 汉诺塔 python递归版 详解 阅读详情

上 题目与分析:

  • 截取自C语言书籍中,详细的题目描述及解题分析
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C语言实现:

  • 尝试过自己解题,但是始终还是琢磨的不是很到位。
  • 总结一下主要是有两点
  • (1) 去发现规律,想着去用递归,然后如何代码实现递归
  • (2) 其中 叙述的 A B C,三个塔, 有两个过程, (1)A 借助 B 向 C ,(2) B 借助 A 向 C。 都可以抽象为 一个借助 另一个,向 另另一个三者的关系~ 这也将两种情况抽象的实现为一种,一个函数解决,我没想到这样
下面是书中的解题代码
// 汉诺塔问题
#include<stdio.h>

int main()
{
	void hanoi(int n, char one, char tow, char three);
	int m;
	printf("请输入要移动的盘子数目\n");
	scanf("%d", &m);
	printf("这是移动盘子的步骤:\n");
	hanoi(m, 'A', 'B', 'C');

	return 0;
}

// 实现将 one 借助 tow 转移到 three
void hanoi(int n, char one, char tow, char three)
{
	void move(char c1, char c2);
	// 当只有一个盘子的时候
	if(n == 1)
	{
		move(one , three);
	}
	else
	{
		//递归
		//1. n-1 个盘子,移动到 B, 此时: A 借助 C 向 B 移动
		hanoi(n-1, one, three, tow);
		//2. n个盘子还剩最下面一个,就直接放到C, 此时: A直接放到C
		move(one, three);
		//3. 再将 n-1个移动到B的盘子 移动到 C, 此时 B 借助 A 向 C移动
		hanoi(n-1, tow, one, three);

	}
}

// 用这个函数输出移动的步骤
void move(char c1, char c2)
{
	printf("%c-->%c\n",c1,c2);
}
  • 之前做过简单的 递归,这个出奇并 扩展思维的是, else 里面多次 调用 自身,三个步骤完成一次目的。这与想象的 单个调用复杂一点。

Python实现

  • 同样Python并没有新方法,也是按照上面的逻辑,改写成 Python代码
x = int(input("请输出盘子的数量"))

def hanoi(n, one, tow, three):
    if n == 1:
        move(one, three)
    else:
        hanoi(n-1, one, three, tow)
        move(one, three)
        hanoi(n-1, tow, one , three)

def move(c1, c2):
    print("%c-->%c" % (c1, c2))

hanoi(x, 'A', 'B', 'C')

总体来说这个题目给我的收获蛮大。 第一个了解函数的作用,在一个 函数的递归解决问题。

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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; 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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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