Python递归实现汉诺塔算法示例

yizhihongxing

下面是关于“Python递归实现汉诺塔算法示例”的完整攻略,过程中包含两条示例说明。

解决方案

汉诺塔问题是经典的递归问题,可以使用Python递归实现。以下是Python递归实现汉诺塔算法的详细步骤:

步骤一:定义函数

可以使用Python定义函数来实现汉诺塔算法。

def hanoi(n, a, b, c):
    if n == 1:
        print(a, '-->', c)
    else:
        hanoi(n-1, a, c, b)
        print(a, '-->', c)
        hanoi(n-1, b, a, c)

步骤二:调用函数

可以使用Python调用函数来实现汉诺塔算法。

hanoi(3, 'A', 'B', 'C')

示例说明1

以下是一个Python递归实现汉诺塔算法的示例:

def hanoi(n, a, b, c):
    if n == 1:
        print(a, '-->', c)
    else:
        hanoi(n-1, a, c, b)
        print(a, '-->', c)
        hanoi(n-1, b, a, c)

hanoi(3, 'A', 'B', 'C')

示例说明2

以下是一个Python递归实现汉诺塔算法的示例:

def hanoi(n, a, b, c):
    if n == 1:
        print(a, '-->', c)
    else:
        hanoi(n-1, a, c, b)
        print(a, '-->', c)
        hanoi(n-1, b, a, c)

hanoi(4, 'A', 'B', 'C')

结论

在本文中,我们详细介绍了Python递归实现汉诺塔算法的方法。提供了示例说明可以根据具体的需求进行学习和实践。需要注意的是,应该根据具体的应用场景选择合适的参数,以获得更好的效果。

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:Python递归实现汉诺塔算法示例 - Python技术站

(0)
上一篇 2023年5月16日
下一篇 2023年5月16日

相关文章

  • 初学RNN(循环神经网络)

    为什么需要RNN 神经网络可以当做是能够拟合任意函数的黑盒子,只要训练数据足够,给定特定的x,就能得到希望的y。将神经网络模型训练好之后,在输入层给定一个x,通过网络之后就能够在输出层得到特定的y。 其他神经网络前一个输入和后一个输入是完全没有关系的。但是,某些任务需要能够更好的处理序列的信息,即前面的输入和后面的输入是有关系的。通常用在自然语言处理领域中,…

    2023年4月8日
    00
  • 深度学习(五)序列模型-循环神经网络(RNN)(2) -Andrew Ng

    一、基础知识 1.1 单词表征(one-hot表示) 上节我们学习了RNN、GRU单元和LSTM单元。本节你会看到我们如何把这些知识用到NLP上,用于自然语言处理,深度学习已经给这一领域带来了革命性的变革。其中一个很关键的概念就是词嵌入(word embeddings),这是语言表示的一种方式,可以让算法自动的理解一些类似的词,比如男人对女人,比如国王对王后…

    2023年4月8日
    00
  • DeepLearning.ai 提炼笔记(5-1)– 循环神经网络

    参考博客 Class 5: 序列模型Sequence Models Week 1: 循环神经网络RNN (Recurrent) 文章目录 Class 5: 序列模型Sequence Models Week 1: 循环神经网络RNN (Recurrent) 目录 序列模型-循环神经网络 1.序列模型的应用 2.数学符号 3.循环神经网络模型 传统标准的神经网络…

    循环神经网络 2023年4月7日
    00
  • 对循环神经网络参数的理解|LSTM RNN Input_size Batch Sequence

    在很多博客和知乎中我看到了许多对于pytorch框架中RNN接口的一些解析,但都较为浅显甚至出现一些不准确的理解,在这里我想阐述下我对于pytorch中RNN接口的参数的理解。 我们经常看到的RNN网络是如图下所示: RNN的 1. timestep训练过程 这个左边图中间循环的箭头难以理解,所以将其按照时间轴展开成多个单元。 但是!!!! 网络只有一个,网…

    2023年4月5日
    00
  • 4 什么是循环神经网络(RNN)?

    也称回复神经网络。 RNNs的目的使用来处理序列数据。在传统的神经网络模型中,是从输入层到隐含层再到输出层,层与层之间是全连接的,每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对于很多问题却无能无力。例如,你要预测句子的下一个单词是什么,一般需要用到前面的单词,因为一个句子中前后单词并不是独立的。RNNs之所以称为循环神经网路,即一个序列当前的输出与前面的…

    2023年4月8日
    00
  • 循环神经网络中Dropout的应用(转)

    https://blog.csdn.net/wangli0519/article/details/75208155 循环神经网络(RNNs)是基于序列的模型,对自然语言理解、语言生成、视频处理和其他许多任务至关重要。模型的输入是一个符号序列,在每个时间点一个简单的神经网络(RNN单元)应用于一个符号,以及此前时间点的网络输出。RNNs是强大的模型,在许多任务…

    2023年4月8日
    00
  • 从零开始机器学习-19 RNN:循环神经网络

    本文由 沈庆阳 所有,转载请与作者取得联系! 前言 相比于适合单个对象的卷积网络(Convolutional Neural Network,CNN),循环网络(Recurrent Neural Network,RNN)更加适合序列类型的数据。循环网络应用最多的领域有:机器翻译、语音识别、文章/音乐创作等。这是因为卷积网络的设计理念是在空间上共享参数,而循环网…

    2023年4月8日
    00
  • RNN循环神经网络里的BPTT算法

    这两天对RNN循环神经网络进行了学习,由一无所知到现在对什么是RNN以及它的前向传播和反向传播有了认识,尤其是BPTT算法的推导有些繁琐,但是推过一次后,对RNN反向传播求梯度的过程有了更清晰的认识。 下面是朴素的RNN循环神经网络图。(图1) 我在写博客前,自己先手写了一份推导过程。(图2) 为何BPTT更难? 因为多了状态之间的传递(即隐层单元之间的“交…

    2023年4月6日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部