재귀 알고리즘을 기반으로 Python으로 구현된 하노이 탑과 피보나치 수열

이 글에서는 주로 재귀 알고리즘을 기반으로 Python으로 구현한 하노이 탑과 피보나치 수열을 소개합니다. 하노이 탑의 재귀 구현 기법과 피보나치 수열을 예제 형식으로 분석하여 도움이 필요한 친구들이 참고할 수 있습니다.

이 문서의 예제에서는 재귀 알고리즘으로 구현된 하노이 탑과 피보나치 수열을 기반으로 하는 Python을 설명합니다. 참고할 수 있도록 모든 사람과 공유하세요. 세부 사항은 다음과 같습니다.

여기에서는 두 가지 예를 사용하여 Python에서 재귀 사용법을 배웁니다.

1 피보나치 수열에서 첨자 n이 있는 숫자를 찾습니다. (첨자는 0부터 계산됩니다.)

피보나치 수열의 형식은 다음과 같습니다: 0,1,1,2,3,5,8 ,13...

① while 루프를 사용하여 python2 코드는 다음과 같습니다.

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

실행 결과는 다음과 같습니다.

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

python2 코드는 다음과 같습니다.

def fib(n):
  if n==0 or n==1:#递归的边界条件
    return n
  else:
    return fib(n-1)+fib(n-2)

실행 결과는 다음과 같습니다:

0

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


재귀는 컴퓨팅 사고를 가장 잘 표현하는 알고리즘 중 하나입니다. .f(4)를 예로 들어 재귀 실행 프로세스를 살펴보겠습니다.

2. 하노이 타워

아래 그림은 4개의 플레이트만 있는 하노이 타워 게임의 단순화된 버전입니다.

python2 코드는 다음과 같습니다:

def hanoi(a,b,c,n):
  if n==1:#递归结束条件
    print a,'->',c
  else:
    hanoi(a,c,b,n-1)
    print a,'->',c
    hanoi(b,a,c,n-1)

실행 결과:

>>> hanoi('A','B','C',1)

>> 하노이('A','B','C',2)

A -> >하노이('A','B','C',3)

A -> C
A -> B
A -> -> C
A -> C






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신경망(BP) 알고리즘 Python 구현 및 응용

위 내용은 재귀 알고리즘을 기반으로 Python으로 구현된 하노이 탑과 피보나치 수열의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!