python汉诺塔实践报告,Python实现汉诺塔

　　问题：汉诺威递归算法的时间复杂度

　　算法如下。

　　说明：size表示汉诺威的规模，startStack表示汉诺威的开始，endStack表示完成，midStack表示辅助。

　　defTowers(大小、开始堆栈、结束堆栈、中间堆栈) :

　　如果大小==1:

　　打印将磁盘从，第一个堆栈，到，最后一个堆栈

　　否则：

　　塔(尺寸-1，第一堆栈，中间堆栈，末端堆栈).

　　塔(1，第一堆，末端堆，中间堆).

　　塔(尺寸-1，中间堆叠，末端堆叠，第一堆叠).

　　解析：设问题规模为n，t(n)为问题规模的必经步骤，

　　t(n)=1t)1)2t(n-1)/小数位数为n-1时通过两次，所以变成2t) n-1)。

　　=122t(n-1 )//因为小数位数为1时需要2步，t )1)=2

　　=32[32t(n-2)] //当刻度为n-2时，重复上述操作。

　　=94t(n-2)).

　　=94[32t(n-3 ) ]

　　=218t(n-3))。

　　=C2^kt(n-k)))

　　在n-k=1条件下，得到k=n-1，

　　t(n)=C2)n-1)t)1)/其中t )1)=2

　　t(n )=C 2^n

　　总体而言，汉诺威的时间复杂度为O (2 n)

　　注意：算法是用Python语言写的。

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