学到递归的时候有个汉诺塔的练习,汉诺塔应该是学习计算机递归算法的经典入门案例了,所以本人觉得可以写篇博客来表达一下自己的见解。这markdown编辑器还不怎么会用,可能写的有点格式有点丑啦,各位看官多多见谅.
网上找了一张汉诺塔的图片,汉诺塔就是利用用中间的柱子把最左边的柱子上的圆盘依次从大到小叠上去,说白了就是c要跟原来的a一样
废话少说,先亮代码
def move(n, a, buffer, c): if(n == 1): print(a,"->",c) return move(n-1, a, c, buffer) move(1, a, buffer, c) move(n-1, buffer, a, c) move(3, "a", "b", "c")
首先是定义了一个移动的函数,四个参数分别代表,a柱上的盘子个数,buffer也就是b柱,命名为buffer便于理解,顾名思义就是一个a移动到c的缓冲区.然后c就是目标柱子
下面我们来读函数代码
递归的一般写法,肯定有个中止递归循环的条件,所以在判断a柱上的盘子个数为1的时候既可以中止递归并返回,a柱上面只有一个的时候肯定就是把a移动到c了,重点是下面的代码,递归其实是一种很抽象的算法,我们要利用抽象思维去想汉诺塔这个问题,把a柱上的盘子想成两份,就是上面的盘子和最底下的盘子,如果所示
我们不关心上面的盘子到底有几个,我们每次的操作就是把最底下的盘子通过缓冲区 b柱 buffer 移动到c柱。
童鞋们肯定在想为啥要酱紫移动呢,其实这是一种总结归纳吧,你自己玩一下汉诺塔游戏就会发现规律,其实这个游戏就是不停的把上面的所有的想方设法的移到b上,然后把a最后最大的那个弄到c,然后再绞尽脑汁的把b上的移动到c,这时候你就发现,原来b上的也要先通过空的也就是a来存放当前b上面的n-1个,然后把b的最大最后的移动到c,这里规律就体现出来了,也可以抽象出移动的方法,并可以以此设计出程序算法.
以下我们来利用刚才的抽象思维解读剩余代码
move(n-1, a, c, buffer)
这段代码就是表示把刚才所说的a柱的上面的n-1个,通过c按照从小到大的规则先移动到缓冲区buffer。此函数进入递归。
move(1, a, buffer, c)
当上面的语句执行完成,也就是n-1个盘子的递归移动完成之后,执行此语句,就是把a柱上的一个盘子移动到c,也就是所谓的最底下的盘子
move(n-1, buffer , a, c)
最后一步,就是刚才把a上面的n-1个都移动到了buffer上面,肯定要通过a移动到c才能完成整个汉诺塔的移动啊,于是最后一步自然是把刚才的n-1个通过a当缓冲区移动到c柱上.
我来写下整个移动流程,以a柱上有3个为例子
/** 我把3个盘子的汉诺塔全部通过代码演示,按缩进原则,每一个缩进即进一个递归函数,每打印一次即中止当前递归,也就是每个print 说明: 1.n = 3, n = 2, n = 1是每次执行if(n == 1)的结果,这里就不写判断了,相信童鞋们也能看懂,也就是n不等与1时就减1进入递归 2.请注意a,b,c柱每次进入函数的顺序,不要被形参带错路了,看准每次函数参数的实参 **/ move(3, "a", "b", "c") n=3: //开始从a上移动n-1即2个盘子通过c移动到b,以腾出c供a最后一个盘子移动 move(2, "a","c","b") n=2: //开始进行n=2的一个递归,把当前a('a')柱上的n-1个盘子通过c('b')移动到b('c') move(1, "a", "b", "c") n=1: //n=2的第一个递归完成,打印结果,执行当前子函数剩余代码 print("a", "->", "c") move(1, "a", "c", "b") n=1: print("a", "->", "b") move(1, "c", "a", "b") n=1: print("c", "->", "b") //到这里完成了a柱上面的n-1即是2个盘子的移动 //开始把a柱上最后一个盘子移动到c柱上 move(1, "a", "b", "c") n=1: print("a", "->", "c") //到这里完成移动a柱上的最后一个盘子到c柱上 move(2, "b", "a", "c") n=2: //开始进行n=2的第二个递归,即把当前b('b')的盘子(n-1个)通过a('a')移动到c('c')上 move(1, "b", "c", "a") n=1: //n=2 的第二个递归完成,打印结果并执行当前子函数的剩余代码 print("b", "->", "a") move(1, "b", "a", "c") n=1: print("b", "->", "c") move(1, "a", "b", "c") n=1: print("a", "->", "c") //到这里把b上的盘子通过a移动到c, //整个代码执行完毕,汉诺塔移动完成
最后的打印结果为:
童鞋们理解了汉诺塔的递归算法原理后,可以写个程序来试试,这里只是学到Python的递归所以用了Python,童鞋们可以用其他语言实现,汉诺塔确实能帮助理解递归原理,递归在程序设计中的重要性不言而喻啦!

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Python 또는 C를 선택하는 것은 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) 빠른 개발, 데이터 처리 및 프로토 타입 설계가 필요한 경우 Python을 선택하십시오. 2) 고성능, 낮은 대기 시간 및 근접 하드웨어 제어가 필요한 경우 C를 선택하십시오.

매일 2 시간의 파이썬 학습을 투자하면 프로그래밍 기술을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다. 1. 새로운 지식 배우기 : 문서를 읽거나 자습서를 시청하십시오. 2. 연습 : 코드를 작성하고 완전한 연습을합니다. 3. 검토 : 배운 내용을 통합하십시오. 4. 프로젝트 실무 : 실제 프로젝트에서 배운 것을 적용하십시오. 이러한 구조화 된 학습 계획은 파이썬을 체계적으로 마스터하고 경력 목표를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

2 시간 이내에 Python을 효율적으로 학습하는 방법 : 1. 기본 지식을 검토하고 Python 설치 및 기본 구문에 익숙한 지 확인하십시오. 2. 변수, 목록, 기능 등과 같은 파이썬의 핵심 개념을 이해합니다. 3. 예제를 사용하여 마스터 기본 및 고급 사용; 4. 일반적인 오류 및 디버깅 기술을 배우십시오. 5. 목록 이해력 사용 및 PEP8 스타일 안내서와 같은 성능 최적화 및 모범 사례를 적용합니다.

Python은 초보자 및 데이터 과학에 적합하며 C는 시스템 프로그래밍 및 게임 개발에 적합합니다. 1. 파이썬은 간단하고 사용하기 쉽고 데이터 과학 및 웹 개발에 적합합니다. 2.C는 게임 개발 및 시스템 프로그래밍에 적합한 고성능 및 제어를 제공합니다. 선택은 프로젝트 요구와 개인적인 이익을 기반으로해야합니다.

Python은 데이터 과학 및 빠른 개발에 더 적합한 반면 C는 고성능 및 시스템 프로그래밍에 더 적합합니다. 1. Python Syntax는 간결하고 학습하기 쉽고 데이터 처리 및 과학 컴퓨팅에 적합합니다. 2.C는 복잡한 구문을 가지고 있지만 성능이 뛰어나고 게임 개발 및 시스템 프로그래밍에 종종 사용됩니다.

파이썬을 배우기 위해 하루에 2 시간을 투자하는 것이 가능합니다. 1. 새로운 지식 배우기 : 목록 및 사전과 같은 1 시간 안에 새로운 개념을 배우십시오. 2. 연습 및 연습 : 1 시간을 사용하여 소규모 프로그램 작성과 같은 프로그래밍 연습을 수행하십시오. 합리적인 계획과 인내를 통해 짧은 시간에 Python의 핵심 개념을 마스터 할 수 있습니다.

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.


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