Python 재 귀 알고리즘 을 기반 으로 한 한 노 타 와 Fibonacci 수열 예제

이 글 의 사례 는 Python 이 재 귀 알고리즘 을 바탕 으로 이 루어 진 한 노 타 와 Fibonacci 수열 을 다 루 었 다.여러분 께 참고 하도록 공유 하 겠 습 니 다.구체 적 으로 는 다음 과 같 습 니 다.
여기 서 우 리 는 두 가지 예 를 통 해 python 에서 재 귀적 으로 사용 하 는 것 을 배 웁 니 다.
1.피 보 나치 수열 에서 n 으로 표 시 된 수 를 찾 아 라(아래 표 시 는 0 에서 계산한다)
피 보 나치 수열 의 형식 은 다음 과 같다.0,1,1,2,3,5,8,13...
① while 순환 을 사용 하여 python 2 코드 는 다음 과 같다.

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

실행 결 과 는 다음 과 같 습 니 다.
>>> fib(0)
0
>>> fib(1)
1
>>> fib(2)
1
>>> fib(3)
2
>>> fib(4)
3
>>> fib(5)
5
② 재 귀(재 귀 는 경계 조건 이 있어 야 함)를 사용 하고 python 2 코드 는 다음 과 같 습 니 다.

def fib(n):
  if n==0 or n==1:#       
    return n
  else:
    return fib(n-1)+fib(n-2)

실행 결 과 는 다음 과 같 습 니 다.
>>> fib(0)
0
>>> fib(1)
1
>>> fib(2)
1
>>> fib(3)
2
>>> fib(4)
3
>>> fib(5)
5
재 귀 는 계산 사 고 를 가장 잘 표현 하 는 알고리즘 중 하나 이다.우 리 는 f(4)를 예 로 들 어 재 귀 하 는 집행 과정 을 살 펴 보 자.

같은 프로그램 에서 재 귀 를 사용 하 는 것 은 프로그램 이 간결 하지만 재 귀 의 집행 효율 은 순환 보다 낮 고 시스템 의 자원 소 모 는 순환 보다 크다.재 귀 는 한 층 한 층 안 으로 호출 되 고 끝 난 후에 또 한 층 씩 되 돌아 오기 때문에 재 귀 의 집행 효율 이 높 지 않다.그런데 왜 재 귀 를 사용 해 야 합 니까?몇 가지 문제 가 있 기 때문에 우 리 는 매우 뚜렷 한 순환 방안 을 찾 지 못 하지만 뚜렷 한 귀속 방안 을 찾기 쉽다.예 를 들 어 유명한 한 노 타 문제.
2.한 노 타
다음 그림 은 간단 한 한 노 타 게임 으로 4 개의 접시 만 있다.

한 노 타 게임 규칙 은 다음 과 같다.

python 2 코드 는 다음 과 같 습 니 다:

def hanoi(a,b,c,n):
  if n==1:#      
    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)
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
Python 관련 내용 에 관심 이 있 는 독자 들 은 본 사이트 의 주 제 를 볼 수 있 습 니 다.
본 논문 에서 말 한 것 이 여러분 의 Python 프로 그래 밍 에 도움 이 되 기 를 바 랍 니 다.