汉诺塔的图解递归算法

一.起源:

  汉诺塔(又称河内塔)问题是源于印度一个古老传说的益智玩具。大梵天创造世界的时候做了三根金刚石柱子,在一根柱子上从下往上按照大小顺序摞着64片黄金圆盘。大梵天命令婆罗门把圆盘从下面开始按大小顺序重新摆放在另一根柱子上。并且规定,在小圆盘上不能放大圆盘,在三根柱子之间一次只能移动一个圆盘。

二.抽象为数学问题:

  如下图所示,从左到右有A、B、C三根柱子,其中A柱子上面有从小叠到大的n个圆盘,现要求将A柱子上的圆盘移到C柱子上去,期间只有一个原则:一次只能移到一个盘子且大盘子不能在小盘子上面,求移动的步骤和移动的次数

解:(1)n == 1

             第1次  1号盘  A---->C       sum = 1 次

       (2)  n == 2

             第1次  1号盘  A---->B

             第2次  2号盘  A---->C

             第3次  1号盘  B---->C        sum = 3 次

  (3)n == 3

        第1次  1号盘  A---->C

        第2次  2号盘  A---->B

        第3次  1号盘  C---->B

        第4次  3号盘  A---->C

        第5次  1号盘  B---->A

        第6次  2号盘  B---->C

        第7次  1号盘  A---->C        sum = 7 次

不难发现规律:1个圆盘的次数 2的1次方减1

       2个圆盘的次数 2的2次方减1

                         3个圆盘的次数 2的3次方减1

                         。  。   。    。   。 

                         n个圆盘的次数 2的n次方减1

 故:移动次数为:2^n - 1

三.算法分析(递归算法):

       我们在利用计算机求汉诺塔问题时,必不可少的一步是对整个实现求解进行算法分析。到目前为止,求解汉诺塔问题最简单的算法还是同过递归来求。

       实现这个算法可以简单分为三个步骤:

    (1)     把n-1个盘子由A 移到 B;

    (2)     把第n个盘子由 A移到 C;

    (3)     把n-1个盘子由B 移到 C;

从这里入手,在加上上面数学问题解法的分析,我们不难发现,移到的步数必定为奇数步:

    (1)中间的一步是把最大的一个盘子由A移到C上去;

    (2)中间一步之上可以看成把A上n-1个盘子通过借助辅助塔(C塔)移到了B上,

    (3)中间一步之下可以看成把B上n-1个盘子通过借助辅助塔(A塔)移到了C上;

public class Hanoilmpl {

    public static void hanoi(int n, char A, char B, char C) {
        if (n == 1) {
            move(A, C);
        } else {
            hanoi(n - 1, A, C, B);//将n-1个盘子由A经过C移动到B
            move(A, C);             //执行最大盘子n移动
            hanoi(n - 1, B, A, C);//剩下的n-1盘子,由B经过A移动到C
        }
    }

    private static void move(char A, char C) {//执行最大盘子n的从A-C的移动
        System.out.println("move:" + A + "--->" + C);
    }

    public static void main(String[] args) {
        System.out.println("移动汉诺塔的步骤:");
        hanoi(3, 'a', 'b', 'c');
    }
}

四.可怕的汉诺塔

汉诺塔是一个发源于印度的益智游戏,也叫河内塔。相传它源于印度神话中的大梵天创造的三个金刚柱,一根柱子上叠着上下从小到大64个黄金圆盘。大梵天命令婆罗门将这些圆盘按从小到大的顺序移动到另一根柱子上,其中大圆盘不能放在小圆盘上面。当这64个圆盘移动完的时候,世界就将毁灭。 
汉诺塔游戏 
汉诺塔问题源于印度神话 
那么好多人会问64个圆盘移动到底会花多少时间?那么古代印度距离现在已经很远,这64个圆盘还没移动完么?我们来通过计算来看看要完成这个任务到底要多少时间? 
我们首先利用数学上的数列知识来看看F(n=1)=1,F(n=2)=3,F(n=3)=7,F(n=4)=15……F(n)=2F(n-1)+1; 
我们使用数学归纳法可以得出通项式:F(n)=2^n-1。当n为64时F(n=64)=18446744073709551615。 
我们假设移动一次圆盘为一秒,那么一年为31536000秒。那么18446744073709551615/31536000约等于584942417355天,换算成年为5845.54亿年。 
目前太阳寿命约为50亿年,太阳的完整寿命大约100亿年。所以我们整个人类文明都等不到移动完整圆盘的那一天。

 20次以内秒级别的,没问题,30以上就费劲了!

五.汉诺塔问题拓展

有一个int数组arr其中只含有1、2和3,分别代表所有圆盘目前的状态,1代表左柱,2代表中柱,3代表右柱,arr[i]的值代表第i+1个圆盘的位置。比如,arr=[3,3,2,1],代表第1个圆盘在右柱上、第2个圆盘在右柱上、第3个圆盘在中柱上、第4个圆盘在左柱上。如果arr代表的状态是最优移动轨迹过程中出现的状态,返回arr这种状态是最优移动轨迹中的第几个状态。如果arr代表的状态不是最优移动轨迹过程中出现的状态,则返回-1。

给定一个int数组arr及数组的大小n,含义如题所述,请返回一个int,代表所求的结果。

测试样例:[3,3]
返回:3

解析:
1.如果当前盘子在中间,不是最优解(直观观察);

2.如果当前盘子在最右边,说明数组已经完成了Hanoi的前两步,第一步将前n-1移动到中间步数为2^(n-1)-1,然后最后一个n移动到右边步数为1,总共为2^(n-1);

 此时只需要递归判断前n-1个数组的移动次数,并且添加进来;

3.如果当前盘子最左边,说明对第n盘子没有进行任何操作(如果是最优解),只需要递归求解前n-1个盘子的操作次数

具体参见实现代码:

public int chkStep(int[] arr, int n) {
		if (arr == null || arr.length < 1 || arr.length != n) {
			return -1;
		}
		return checkstep(arr, n - 1, 1, 2, 3);
	}

	private int checkstep(int[] arr, int cur, int left, int mid, int right) {
		if (cur == -1) {// 所有盘子递归完毕
			return 0;
		}
		if (arr[cur] == mid) {// 在中间
			return -1;
		} else if (arr[cur] == left) {// 在左边
			return checkstep(arr, cur - 1, left, right, mid);

		} else {// 在右边
			int tmp = checkstep(arr, cur - 1, mid, left, right);
			if (tmp == -1) { // 如果cur-1个盘子不是最优解
				return -1;
			}
			return (1 << cur) + tmp;
		}
	}


参考链接:1.汉诺塔的图解递归算法 - Dmego - 博客园

                 2.用递归算法的来解决汉诺塔问题_汉诺塔递归算法-优快云博客

<think>嗯,用户说还是不理解汉诺塔递归思想。我之前应该已经解释过递归的基本步骤,但用户可能还没完全明白。需要换个角度或者更详细地分解步骤。 首先,得确认用户是否理解递归的基本概念。汉诺塔问题是一个经典的递归案例,可能用户对递归本身的理解还不够深入,导致无法将递归应用到具体问题上。得从基础入手,再结合具体例子。 汉诺塔问题是将n个盘子从A柱移动到C柱,中间借助B柱。每次只能移动一个盘子,且大盘子不能在小盘子上面。递归的关键在于分解问题。假设已经知道如何移动n-1个盘子,那就可以分三步:先移动n-1个到B,再移动最大的到C,最后把n-1个从B移到C。 用户可能卡在如何将大问题分解成小问题这里。比如,当n=3的时候,具体的步骤是怎样的?或者他们可能无法想象递归调用的堆栈过程,导致觉得抽象。 或许需要用更直观的例子,比如n=1、n=2的情况,再扩展到n=3。展示每一步的分解,让用户看到递归是如何逐步解决问题的。同时,强调递归的终止条件,也就是当只剩一个盘子的时候直接移动,这是递归的基础。 另外,可能用户对函数自我调用的过程感到困惑。比如,当函数调用自身时,参数的变化和柱子角色的转换(比如借助柱的变化)。这时候需要详细解释每次递归调用时,源柱、辅助柱、目标柱是如何变化的,以及为什么需要这样转换。 还可以用比喻,比如把移动n个盘子想象成移动上面的n-1层和最后一层,然后递归处理每一层。或者用树状图来表示每次递归调用的分解过程,帮助用户形象化理解。 可能需要检查用户是否真的理解了递归的两个关键部分:递归步骤和终止条件。在汉诺塔问题中,终止条件是当n=1时直接移动;递归步骤是把问题分解为n-1和1的组合。用户可能没有意识到这两个部分是如何协同工作的。 另外,可以指出常见的误区,比如试图跟踪每一个具体的移动步骤,而不是信任递归已经处理了子问题。递归依赖于子问题的解决,不需要关心子问题内部的具体步骤,只需要相信它们已经被正确解决,这可能是用户需要转变思维的地方。 总结来说,应该分步骤解释,从简单例子开始,强调分解问题和递归终止条件,解释参数变化,并用比喻或图示辅助理解。可能还需要对比递归和迭代的不同,帮助用户建立递归的思维方式。</think>好的,我们通过一个层层分解的视角,用「搭积木」的比喻来理解汉诺塔递归思想: --- ### **一、先记住核心逻辑** 递归的核心就一句话:**把前n-1层看作一个整体,最后一层单独处理**。就像搭积木时: 1. 把上面所有积木搬到「临时存放区」 2.把最底下的积木搬到「目标位置」 3.再把所有积木从「临时存放区」搬到「目标位置」 --- ### **二、用n=3的实例推演** 假设有3层汉诺塔(A→C),分解步骤: 1. **前2层:A→B(借助C)** - 此时问题简化为:如何移动2层?继续递归分解: - 第1步:把第1层从A→C - 第2步:把第2层从A→B - 第3步:把第1层从C→B 2. **第3层:A→C** 3. **前2层:B→C(借助A)** - 重复类似步骤:把第1层B→A,第2层B→C,第1层A→C 整个过程实际发生了7次移动,但**递归不需要你记住具体步骤,只需要信任「前n-1层总能正确移动」**。 --- ### **三、递归函数的关键参数** 函数定义为 `move(n, 起点, 终点, 缓冲区)`: ```python def move(n, A, C, B): if n == 1: print(f"{A}→{C}") # 终止条件:直接移动 else: move(n-1, A, B, C) # 关键!把前n-1层搬到缓冲区 move(1, A, C, B) # 移动最后一层 move(n-1, B, C, A) # 关键!把缓冲区积木搬到终点 ``` **注意参数顺序的对称性**:第二步的缓冲区(B)在第三步变成了起点,这就是递归的「角色互换」逻辑。 --- ### **四、递归的思维突破点** 1. **忽略细节**:不要纠结「前n-1层如何移动」,只需知道它们能完成 2. **角色转换**:每次递归调用时,「起点/终点/缓冲区」的角色会动态变化 3. **数学归纳法**:如果n=1成立,且假设n-1成立时n也成立,则对所有n成立 --- ### **五、用树状图理解调用过程(n=3)** ``` move(3,A,C,B) / | \ move(2,A,B,C) A→C move(2,B,C,A) / | \ / | \ ... A→B ... ... B→C ... ``` 每一层递归都在解决更小的子问题,最终像拼图一样组合成完整解。 --- ### **总结** 递归思维就像**「信任链」**:你只需要保证基础情况正确(n=1),并相信解决小问题后,自然能组合出大问题的解。汉诺塔递归之美,就在于用极简的代码表达了无限的分形结构。
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