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Python基于遞歸算法實現(xiàn)的漢諾塔與Fibonacci數(shù)列示例

 更新時間:2018年04月18日 14:20:57   作者:快遞小可  
這篇文章主要介紹了Python基于遞歸算法實現(xiàn)的漢諾塔與Fibonacci數(shù)列,結(jié)合實例形式分析了漢諾塔與Fibonacci數(shù)列的遞歸實現(xiàn)技巧,需要的朋友可以參考下

本文實例講述了Python基于遞歸算法實現(xiàn)的漢諾塔與Fibonacci數(shù)列。分享給大家供大家參考,具體如下:

這里我們通過2個例子,學(xué)習(xí)python中遞歸的使用。

1. 找出Fibonacci數(shù)列中,下標(biāo)為 n 的數(shù)(下標(biāo)從0計數(shù))

Fibonacci數(shù)列的形式是這樣的:0,1,1,2,3,5,8,13……

① 使用while循環(huán),python2代碼如下:

def fib(n):
  a,b=0,1
  count=0
  while count<n:
    a,b=b,a+b
    count=count+1
  print a

運(yùn)行結(jié)果如下:

>>> fib(0)
0
>>> fib(1)
1
>>> fib(2)
1
>>> fib(3)
2
>>> fib(4)
3
>>> fib(5)
5

② 使用遞歸(遞歸必須要有邊界條件),python2代碼如下:

def fib(n):
  if n==0 or n==1:#遞歸的邊界條件
    return n
  else:
    return fib(n-1)+fib(n-2)

運(yùn)行結(jié)果如下:

>>> fib(0)
0
>>> fib(1)
1
>>> fib(2)
1
>>> fib(3)
2
>>> fib(4)
3
>>> fib(5)
5

遞歸是最能表現(xiàn)計算思維的算法之一,我們以f(4)為例,看一下遞歸的執(zhí)行過程:

同一程序,使用遞歸雖然程序簡潔,但遞歸的執(zhí)行效率要比循環(huán)低,系統(tǒng)的資源消耗比循環(huán)大。因為遞歸是一層一層地往里面調(diào)用,結(jié)束后又一層一層地返回,所以遞歸的執(zhí)行效率并不高。那為什么還要使用遞歸呢?因為有一些問題,我們找不到非常明顯的循環(huán)方案,但容易找到明顯的遞歸方案。比如說著名的漢諾塔問題。

2. 漢諾塔

下圖是一個簡化版的漢諾塔游戲,只有4個盤子:

漢諾塔游戲規(guī)則如下:

python2代碼如下:

def hanoi(a,b,c,n):
  if n==1:#遞歸結(jié)束條件
    print a,'->',c
  else:
    hanoi(a,c,b,n-1)
    print a,'->',c
    hanoi(b,a,c,n-1)

運(yùn)行結(jié)果:

>>> hanoi('A','B','C',1)
A -> C
>>> hanoi('A','B','C',2)
A -> B
A -> C
B -> C
>>> hanoi('A','B','C',3)
A -> C
A -> B
C -> B
A -> C
B -> A
B -> C
A -> C

更多關(guān)于Python相關(guān)內(nèi)容感興趣的讀者可查看本站專題:《Python數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法教程》、《Python函數(shù)使用技巧總結(jié)》、《Python字符串操作技巧匯總》、《Python入門與進(jìn)階經(jīng)典教程》及《Python文件與目錄操作技巧匯總

希望本文所述對大家Python程序設(shè)計有所幫助。

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