初学练习(JAVA) 汉诺塔

本文介绍了一个经典的递归算法案例——汉诺塔问题的解决方案。通过递归方式,将N个不同大小的方块从A柱移动到C柱,过程中利用B柱作为辅助。文章详细解释了算法步骤,并提供了Java实现代码。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

    将N个在a柱上的由上到下依次变大的方块,在b柱的辅助下,以与原来相同的摆放形式放在c柱上。
    对于所有n来讲,都是将上边的n-1个方块通过c摆到b上,再将最大的方块放在c柱的底层,由此把一个需要移动n个方块的问题变成一个需要移动n-1个方块的问题,依次类推到最后n=1,就是直接将最小的方块由a移动到c。使用递归的方式完成。
import java.util.Scanner;

//汉诺塔 由 键盘输入方块个数n 生成解决方案       

public class a1119{
	public static void move(char sti1,char sti2){
		 System.out.println(sti1 + "→" + sti2);                   //将方块由柱移到另一柱
	}                                      
     
	 
	public static void hanno(int n,char sti1,char sti2,char sti3){
		if(n==1){
			System.out.println(sti1 + "→" + sti3); //表示从“第一根”移动到“第三根”
		}		                                          	
		else{
		hanno(n-1,sti1,sti3,sti2);          //上边的n-1个方块由1移动到2(将sti1赋值给“第一根”)
		move(sti1,sti3);                    //把最后一个最大的方块由1移动到3
		hanno(n-1,sti2,sti1,sti3);          //上边的n-1个方块由2移到3(将sti2赋值给“第一根)
		}		
	} 
	
	public static void main(String[] args){
		System.out.println("请输入方块的个数");
		Scanner scan = new Scanner(System.in);
		int n =scan.nextInt();
		hanno(n,'a','b','c');
	}

  思路在代码注释中。
内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,核心算法采用蒙特卡罗树搜索(MCTS)。项目旨在解决无人机在复杂三维环境中自主路径规划的问题,通过MCTS的随机模拟与渐进式搜索机制,实现高效、智能化的路径规划。项目不仅考虑静态环境建模,还集成了障碍物检测与避障机制,确保无人机飞行的安全性和效率。文档涵盖了从环境准备、数据处理、算法设计与实现、模型训练与预测、性能评估到GUI界面设计的完整流程,并提供了详细的代码示例。此外,项目采用模块化设计,支持多无人机协同路径规划、动态环境实时路径重规划等未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和无人机技术的研发人员;从事无人机路径规划、智能导航系统开发的工程师;对MCTS算法感兴趣的算法研究人员。 使用场景及目标:①理解MCTS算法在三维路径规划中的应用;②掌握基于MATLAB的无人机路径规划项目开发全流程;③学习如何通过MCTS算法优化无人机在复杂环境中的飞行路径,提高飞行安全性和效率;④为后续多无人机协同规划、动态环境实时调整等高级应用打下基础。 其他说明:项目不仅提供了详细的理论解释和技术实现,还特别关注了实际应用中的挑战和解决方案。例如,通过多阶段优化与迭代增强机制提升路径质量,结合环境建模与障碍物感知保障路径安全,利用GPU加速推理提升计算效率等。此外,项目还强调了代码模块化与调试便利性,便于后续功能扩展和性能优化。项目未来改进方向包括引入深度强化学习辅助路径规划、扩展至多无人机协同路径规划、增强动态环境实时路径重规划能力等,展示了广阔的应用前景和发展潜力。
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