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Python汉诺塔递归函数实现详解 | 算法教程

Python汉诺塔递归函数实现详解

递归算法经典案例教程

什么是汉诺塔问题?

汉诺塔(Tower of Hanoi)是一个经典的数学问题和递归算法示例。问题描述如下:

  • 有三根柱子(通常称为A、B、C)
  • 在柱子A上有N个大小不同的圆盘,按从大到小的顺序叠放
  • 目标是把所有圆盘从A柱移动到C柱
  • 移动规则:
    1. 一次只能移动一个圆盘
    2. 移动过程中,大圆盘不能放在小圆盘上面
    3. 可以使用B柱作为辅助

递归解法思路

汉诺塔问题的递归解法基于以下思路:

1. 基础情况:当只有一个圆盘时,直接将它从A移动到C

2. 递归步骤:当有N个圆盘时(N>1)

  • 将上面N-1个圆盘从A移动到B(使用C作为辅助)
  • 将最大的圆盘从A移动到C
  • 将B上的N-1个圆盘移动到C(使用A作为辅助)

Python递归实现

以下是汉诺塔问题的Python递归函数实现:

def hanoi(n, source, target, auxiliary):
    """
    汉诺塔递归函数
    :param n: 圆盘数量
    :param source: 源柱子
    :param target: 目标柱子
    :param auxiliary: 辅助柱子
    """
    if n == 1:
        # 基础情况:只有一个圆盘时直接移动
        print(f"将圆盘 1 从 {source} 移动到 {target}")
        return
    
    # 将n-1个圆盘从源柱移动到辅助柱
    hanoi(n-1, source, auxiliary, target)
    
    # 移动最底下的圆盘到目标柱
    print(f"将圆盘 {n} 从 {source} 移动到 {target}")
    
    # 将n-1个圆盘从辅助柱移动到目标柱
    hanoi(n-1, auxiliary, target, source)

# 示例:移动3个圆盘,从A柱到C柱,使用B柱作为辅助
hanoi(3, 'A', 'C', 'B')

代码解析:

  • 参数说明:n表示圆盘数量,source是起始柱,target是目标柱,auxiliary是辅助柱
  • 递归基础:当n=1时,直接移动圆盘并返回
  • 递归步骤:将问题分解为三个子任务:移动上层圆盘、移动底层圆盘、再次移动上层圆盘
  • 时间复杂度:O(2^n),因为每一步递归都会产生两个新的递归调用

汉诺塔可视化演示

A
B
C
开始演示 (3个圆盘)

当前移动步骤:

点击"开始演示"按钮查看移动步骤...

递归算法要点总结

  1. 递归必须有一个或多个基础情况(终止条件)
  2. 递归步骤必须逐步趋近基础情况
  3. 汉诺塔问题完美展示了"分而治之"的算法思想
  4. 递归调用会使用调用栈来保存状态,深度为n时栈深度为n
  5. 虽然递归解法简洁,但效率不高,n较大时建议使用非递归算法

汉诺塔移动次数

移动n个圆盘所需的最少移动次数是:2n - 1

  • 1个圆盘:1次移动
  • 3个圆盘:7次移动
  • 5个圆盘:31次移动
  • 8个圆盘:255次移动
  • 64个圆盘:18,446,744,073,709,551,615次移动

传说当64个金盘全部移动完成时,世界就会毁灭!

递归思维训练

理解汉诺塔递归解法后,可以尝试解决以下问题:

  1. 修改程序,计算移动n个圆盘所需的总步数
  2. 实现非递归版本的汉诺塔解法
  3. 扩展问题:如果有四根柱子(汉诺塔变种),算法应该如何修改?
  4. 尝试用递归解决其他经典问题:斐波那契数列、二叉树遍历、阶乘计算

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