python汉诺塔代码执行错误，python，代码程序员

汉诺塔问题是经典的递归问题，它是由法国数学家克里斯托夫·朗达在 1883 年发明的。汉诺塔问题是将三个柱子上的圆盘从一根柱子移动到另一根柱子的问题，其中一根柱子作为辅助，移动过程中，不能把大的圆盘放在小的圆盘上面。这个问题看似简单，实际上却非常复杂，具有很强的递归性质。

我们可以用一个递归函数来解决汉诺塔问题。首先我们要明白，移动 n 个圆盘需要移动 n - 1 个圆盘，并将最大的圆盘移到目标柱子上。接下来，我们将剩余的 n - 1 个圆盘从辅助柱子移到目标柱子上即可。代码如下：

```

def hanoi(n, source, target, auxiliary):

if n == 1:

print('{} -> {}'.format(source, target))

else:

hanoi(n-1, source, auxiliary, target)

print('{} -> {}'.format(source, target))

hanoi(n-1, auxiliary, target, source)

```

上述代码中，n 表示圆盘的数量，source、target 和 auxiliary 分别表示源柱子、目标柱子和辅助柱子。

在递归函数中，当 n 等于 1 时，我们可以直接将源柱子上的圆盘移动到目标柱子上。否则，我们需要先将 n-1 个圆盘从源柱子移动到辅助柱子上，然后将最大的圆盘移动到目标柱子上，最后将剩余的 n-1 个圆盘从辅助柱子移动到目标柱子上。

然而，这个算法的时间复杂度是指数级的。我们可以发现，如果有 64 个圆盘需要移动，最少需要移动 2^64 - 1 次，相当于地球周长的两倍。因此，我们需要寻找更快的算法来解决汉诺塔问题。

通常，我们可以使用非递归的方法来解决汉诺塔问题。我们可以将圆盘编号为 1 到 n，将三个柱子用栈来表示。首先，我们将所有圆盘从源柱子中弹出，并将它们顺序压入辅助柱子中。接下来，我们依次弹出圆盘，并将它们压入目标柱子中。此时，所有圆盘都已经从源柱子中移动到目标柱子中。

```

def hanoi(n, source, target, auxiliary):

source_stack = list(range(1, n+1))

auxiliary_stack = []

target_stack = []

if n % 2 == 0:

target, auxiliary = auxiliary, target

while len(target_stack) < n:

if source_stack and (not target_stack or source_stack[-1] < target_stack[-1]):

target_stack.append(source_stack.pop())

else:

source_stack.append(target_stack.pop())

if source_stack and (not auxiliary_stack or source_stack[-1] < auxiliary_stack[-1]):

auxiliary_stack.append(source_stack.pop())

else:

source_stack.append(auxiliary_stack.pop())

if target_stack and (not auxiliary_stack or target_stack[-1] < auxiliary_stack[-1]):

auxiliary_stack.append(target_stack.pop())

else:

target_stack.append(auxiliary_stack.pop())

print(source_stack, auxiliary_stack, target_stack)

```

上述代码中，我们使用了一个栈来表示每个柱子，使用了一个 while 循环，直到所有圆盘都移动到目标柱子上。如果圆盘数目为偶数，我们需要将目标柱子和辅助柱子互换，以便在移动的过程中保证目标柱子的顺序是从小到大的。在循环中，我们依次弹出栈顶元素，如果目标栈为空或者栈顶元素比目标栈的栈顶元素小，我们就将其压入目标栈。否则，我们将其弹出并压入源栈或者辅助栈中，直到所有圆盘都移动到目标柱子上。

总结一下，汉诺塔问题是一个经典的递归问题。虽然递归方法简单易懂，但是在处理大规模数据时容易出现时间复杂度极高的情况。因此，我们可以使用非递归的方法来解决汉诺塔问题。非递归方法使用栈来表示每根柱子，依次弹出和压入栈顶元素来模拟圆盘的移动过程，时间复杂度较小。 如果你喜欢我们三七知识分享网站的文章， 欢迎您分享或收藏知识分享网站文章 欢迎您到我们的网站逛逛喔！https://www.ynyuzhu.com/