人工智能 实验三 汉诺塔的深度有界搜索求解

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汉诺塔问题数学解法

汉诺塔问题数学解法

汉诺塔问题数学解法汉诺塔问题是一个经典的数学难题,也是计算机科学中的常见算法题目。

在这个问题中,我们需要将三个塔座上的圆盘按照一定规则从一座塔移动到另一座塔,只能每次移动一个圆盘,并且在移动过程中始终保持大圆盘在小圆盘下面。

为了解决汉诺塔问题,我们首先需要了解递归的概念。

递归是一种问题解决方法,其中问题被分解为更小的子问题,直到最小的问题可以直接解决。

在汉诺塔问题中,我们可以使用递归来实现移动圆盘的步骤。

设有三个塔座,分别为A、B、C,并且初始时所有的圆盘都在A 塔上,我们的目标是将所有的圆盘移动到C塔上。

为了方便讨论,我们将最小的圆盘称为第1号圆盘,次小的圆盘称为第2号圆盘,以此类推,最大的圆盘称为第n号圆盘。

解决汉诺塔问题的数学解法如下:1. 当只有一个圆盘时,直接将它从A塔移动到C塔,移动结束。

2. 当有两个或以上的圆盘时,可以按照以下步骤进行移动:(1) 先将上面n-1个圆盘从A塔移动到B塔(借助C塔)。

(2) 将第n号圆盘从A塔移动到C塔。

(3) 最后将n-1个圆盘从B塔移动到C塔(借助A塔)。

通过以上步骤,我们可以将n个圆盘从A塔移动到C塔,完成整个汉诺塔问题的解。

这个数学解法的正确性可以通过递归的思想来解释。

当有n个圆盘时,我们需要借助第三个塔座将前n-1个圆盘移动到B塔上,然后将第n号圆盘移动到C塔上,最后再将n-1个圆盘从B塔移动到C塔上。

这个过程可以看作是一个递归过程,我们首先需要将前n-1个圆盘从A 塔移动到B塔上,然后再将第n号圆盘从A塔移动到C塔上,最后再将n-1个圆盘从B塔移动到C塔上。

通过不断缩小问题规模,我们最终可以将整个汉诺塔问题解决。

总结起来,汉诺塔问题是一个经典的数学难题,解决这个问题可以使用递归的数学解法。

通过将问题分解为更小的子问题,我们可以将n 个圆盘从一座塔移动到另一座塔上。

这个数学解法的正确性可以通过递归的思想来解释。

希望通过以上的介绍,您对汉诺塔问题的数学解法有了更深入的理解。

《人工智能导论》第3章 图搜索与问题求解

《人工智能导论》第3章 图搜索与问题求解
(4)对其余子节点配上指向N的返回指针后放入OPEN表中 某处, 或对OPEN表进行重新排序, 转步2。
第 3 章 图搜索与问题求解 图 3-5 修改返回指针示例
第 3 章 图搜索与问题求解
说明:
(1) 这里的返回指针也就是父节点在CLOSED表中的编 号。
(2) 步6中修改返回指针的原因是, 因为这些节点又被第 二次生成, 所以它们返回初始节点的路径已有两条, 但这两 条路径的“长度”可能不同。 那么, 当新路短时自然要走 新路。
第 3 章 图搜索与问题求解
3.1.5 加权状态图搜索
1.加权状态图与代价树
例3.6 图3-9(a)是一个交通图,设A城是出发地,E城 是目的地, 边上的数字代表两城之间的交通费。试求 从A到E最小费用的旅行路线。
第 3 章 图搜索与问题求解 图 3-9 交通图及其代价树
第 3 章 图搜索与问题求解
第 3 章 图搜索与问题求解
3. 状态图表示
一个问题的状态图是一个三元组 (S, F, G)
其中S是问题的初始状态集合, F是问题的状态转换 规则集合, G是问题的目标状态集合。
一个问题的全体状态及其关系就构成一个空间, 称为状态空间。所以,状态图也称为状态空间图。
第 3 章 图搜索与问题求解
例 3.7 迷宫问题的状态图表示。
的返回指针和f(x)值, 修改原则是“抄f(x)
”。
(2)对其余子节点配上指向N的返回指针后放入OPEN表中, 并对OPEN表按f(x)值以升序排序, 转步2。
第 3 章 图搜索与问题求解
算法中节点x的估价函数f(x)的计算方法是 f(xj)=g(xj)+h(xj) =g(xi)+c(xi, xj)+h(xj) (xj是xi的子节点)

汉若塔实验报告

汉若塔实验报告

一、实验背景汉诺塔问题(Hanoi Tower Problem)是一个经典的递归问题,最早由法国数学家亨利·埃德蒙·卢卡斯(Edouard Lucas)在1883年提出。

该问题涉及三个柱子和一系列大小不同的盘子,初始时所有盘子按照从小到大的顺序叠放在一个柱子上。

问题的目标是按照以下规则将所有盘子移动到另一个柱子上:每次只能移动一个盘子,且在移动过程中,大盘子不能放在小盘子上面。

汉诺塔问题不仅是一个数学问题,也是一个计算机科学问题。

它在算法设计、递归算法分析等领域有着重要的应用价值。

通过解决汉诺塔问题,可以加深对递归算法的理解,同时也能够锻炼逻辑思维和问题解决能力。

二、实验目的1. 理解汉诺塔问题的基本原理和解决方法。

2. 掌握递归算法的设计和应用。

3. 分析汉诺塔问题的复杂度,为实际应用提供参考。

三、实验内容1. 实验环境:Windows操作系统,Python编程语言。

2. 实验步骤:(1)设计一个汉诺塔问题的递归算法。

(2)编写程序实现该算法。

(3)测试算法在不同盘子数量下的运行情况。

(4)分析算法的复杂度。

3. 实验程序:```pythondef hanoi(n, source, target, auxiliary):if n == 1:print(f"Move disk 1 from {source} to {target}")returnhanoi(n-1, source, auxiliary, target)print(f"Move disk {n} from {source} to {target}") hanoi(n-1, auxiliary, target, source)# 测试程序hanoi(3, 'A', 'C', 'B')```4. 实验结果:(1)当盘子数量为3时,程序输出以下移动序列:```Move disk 1 from A to CMove disk 2 from A to BMove disk 1 from C to BMove disk 3 from A to CMove disk 1 from B to AMove disk 2 from B to CMove disk 1 from A to C```(2)当盘子数量为4时,程序输出以下移动序列:```Move disk 1 from A to CMove disk 2 from A to BMove disk 1 from C to BMove disk 3 from A to CMove disk 1 from B to AMove disk 2 from B to CMove disk 1 from A to CMove disk 4 from A to BMove disk 1 from C to BMove disk 2 from C to AMove disk 1 from B to AMove disk 3 from C to BMove disk 1 from A to CMove disk 2 from A to BMove disk 1 from C to BMove disk 4 from B to CMove disk 1 from B to AMove disk 2 from A to CMove disk 1 from A to C```四、实验分析1. 算法复杂度:汉诺塔问题的递归算法具有指数级的复杂度,其时间复杂度为O(2^n),其中n为盘子的数量。

汉诺塔问题的详解课件

汉诺塔问题的详解课件
计算,提高算法的效率。但是,对于较大 的n值,动态规划解法的空间复杂度较高,需要较大的存储空间。
03 汉诺塔问题的变 种和扩展
多层汉诺塔问题
01
02
03
定义
多层汉诺塔问题是指将多 层的盘子从一个柱子移动 到另一个柱子,同时满足 汉诺塔问题的规则。
难度
随着盘子层数的增加,解 决问题的难度呈指数级增 长。
子从中间柱子移动到目标柱子。
递归解法的优点是思路简单明了,易于 理解。但是,对于较大的n值,递归解 法的时间复杂度较高,容易造成栈溢出

分治策略
分治策略是解决汉诺塔问题的另一种方法。它将问题分解为若干个子问题,分别求解这些子 问题,然后将子问题的解合并起来得到原问题的解。
分治策略的基本思路是将汉诺塔问题分解为三个阶段:预处理阶段、递归转移阶段和合并阶 段。预处理阶段将n-1个盘子从起始柱子移动到中间柱子,递归转移阶段将第n个盘子从起 始柱子移动到目标柱子,合并阶段将n-1个盘子从中间柱子移动到目标柱子。
制作汉诺塔问题的动画演示
除了使用Python或数学软件进行可视化演示外,还可以使 用动画制作软件来制作汉诺塔问题的动画演示。这些软件 提供了丰富的动画效果和编辑工具,可以创建生动有趣的 演示。
在动画演示中,可以使用不同的颜色和形状来表示不同的 柱子和盘子。通过添加音效和文字说明,可以增强演示的 视觉效果和互动性。最终的动画演示可以保存为视频文件 ,并在任何支持视频播放的设备上播放。
使用Python的图形库,如matplotlib或tkinter,可以创建汉诺塔的动态演示。 通过在屏幕上绘制柱子和盘子,并模拟移动过程,可以直观地展示汉诺塔问题的 解决方案。
Python代码可以编写一个函数来模拟移动盘子的过程,并在屏幕上实时更新盘 子的位置。通过递归调用该函数,可以逐步展示移动盘子的步骤,直到所有盘子 被成功移动到目标柱子上。

汉诺塔实验报告

汉诺塔实验报告

汉诺塔实验报告
实验目的:
1. 了解汉诺塔问题的基本原理和规则;
2. 探究汉诺塔问题的解法方法;
3. 实现汉诺塔问题的自动解决。

实验器材:
1. 汉诺塔游戏盘;
2. 三个铁柱子;
3. 若干大小不同的木块。

实验步骤:
1. 将汉诺塔游戏盘放在桌子上,将三个铁柱子按照规定放好;
2. 将木块按照大小顺序放在游戏盘上的一个铁柱子上;
3. 学习汉诺塔的规则:第一,每次只能移动一个木块;第二,
大的木块不能在小的木块上面;
4. 准备按照规则玩一次汉诺塔游戏并记录操作步骤;
5. 研究汉诺塔问题的解法方法,探究能否有更高效的解法;
6. 利用编程语言,自编程序实现汉诺塔问题的解决;
实验结果:
通过汉诺塔游戏的实践操作,学生们掌握了汉诺塔问题的基本
原理和规则,学习了汉诺塔问题的解法方法,能够熟练操作解决
汉诺塔问题。

在编制汉诺塔问题的解决程序时,学生们运用了自己的思维和
编程技能,实现了木块的自动移动,大大提高了解决问题的效率。

结论:
汉诺塔问题是一种经典的数学问题,通过实验,我们对汉诺塔
问题有了更为深刻的理解。

实验得到的结果表明,通过编程语言
自编程序能够更为高效地解决问题,这为我们今后学习科学知识提供了很好的借鉴意义。

【教学设计】第3课 游戏体验寻规律

【教学设计】第3课 游戏体验寻规律
教学准备
具备上网条件的信息科技实验室、课件、汉诺塔玩具、学习任务单。
教学实施过程
情境导入
教师活动
学生活动
设计意图
【教师活动1】出示汉诺塔玩具,与学生交流互动:知道“汉诺塔”游戏怎么玩吗?引导玩过的同学一边演示玩法,一边试着说出玩法步骤。
【学生活动1】玩过的学生分享游戏玩法。其他同学思考、观看、聆听。
教学设计
基本信息
主题
游戏体验寻规律
学科
信息科技
老师
年级
五年级
学习目标
1.通过体验益智类游戏——汉诺塔,认识其中存在的操作规律和算法思想。
2.进一步认识算法是通过明确的、可执行的操作步骤描述的问题求解方案。
教学重点
1.体会规律和算法思想。
2.能用图示或文字描述解决问题的有序步骤。
教学难点
体会规律和算法思想。
【教师活动6】引导学生思考:圆环数量为奇数或偶数时,第一步怎么移动,能使移动总步骤最少?
【教师小结】只要学会移动两个或三个圆环,即使再增加圆环个数,操作方法都是先把最大圆环之上的所有圆环移到过渡柱,然后重复操作,逐个把圆环移到目标柱。另外,圆环为奇数时,第一步将最小圆环移到 C 柱(目标柱),所用步骤最少。圆环为偶数时,第一步将最小圆环移到 B 柱(过渡柱),所用步骤最少。
2.三层汉诺塔游戏
【教师活动4】布置任务:三层汉诺塔游戏怎么玩?组织学生合作完成学习活动三,然后以小组为单位汇报移动的步骤。
3.四层汉诺塔游戏
【教师活动5】鼓励学生尝试完成四层汉诺塔游戏,或结合二、三层汉诺塔移动步骤,思考移动过程中存在哪些规律?
提示:有四个圆环时,忽略最大的一个圆环,用移动三个圆环的方法,把它们移动到柱2上,然后把最大的圆环移到柱3上,再把柱2上的三个圆环移到柱3上。

汉诺塔实验报告

汉诺塔实验报告

汉诺塔实验报告实验报告课程名称数据结构实验名称汉诺塔实验类型验证性实验实验地点计304机房实验日期指导教师魏海平专业计算机科学与技术班级计算机1002学号20姓名张森辽宁石油化工大学计算机与通信工程学院数据结构实验报告评分表项目要求分数有无项目(√)得分预习报告(30分)实验目的明确 5 实验内容理解透彻 5 实验方案设计完整合理程序总体框架设计完整10完成相关辅助代码 5测试方案合理 5实验过程(30分)发现问题 5 问题的分析15 问题的解决方法10 实验报告(20分)内容翔实无缺漏5 如实记录实验过程10 撰写规整 5实验总结(10分)实验结果的分析 5 按照结果对原实验方案的改进意见 5实验体会(10分)实验的收获 5 实验内容的发散考虑 5总分1.实验目的:通过本实验,掌握复杂性问题的分析方法,了解汉诺塔游戏的时间复杂性和空间复杂性。

2.问题描述:汉诺塔问题来自一个古老的传说:在世界刚被创建的时候有一座钻石宝塔(塔A),其上有64个金碟。

所有碟子按从大到小的次序从塔底堆放至塔顶。

紧挨着这座塔有另外两个钻石宝塔(塔B和塔C)。

从世界创始之日起,婆罗门的牧师们就一直在试图把塔A上的碟子移动到塔C上去,其间借助于塔B的帮助。

每次只能移动一个碟子,任何时候都不能把一个碟子放在比它小的碟子上面。

当牧师们完成任务时,世界末日也就到了。

3.算法设计思想:对于汉诺塔问题的求解,可以通过以下三个步骤实现:(1)将塔A上的n-1个碟子借助塔C先移到塔B上。

(2)把塔A上剩下的一个碟子移到塔C上。

(3)将n-1个碟子从塔B借助于塔A移到塔C上。

4.实验步骤:1.用c++ 或c语言设计实现汉诺塔游戏;2.让盘子数从2 开始到7进行实验,记录程序运行时间和递归调用次数;3.画出盘子数n和运行时间t 、递归调用次数m的关系图,并进行分析。

实验内容及实验结果请写出具体的实验步骤,并给出相应的实验结果,附上编写的程序及其运行结果截图!!#includevoid hanio(int n,char A,char B,char C){if (n==1) printf("Move disk from %c to %c\n",A,B);else{hanio(n-1,A,C,B);printf("Move disk from %c to %c\n",A,B);hanio(n-1,C,B,A);}}void main(){int n;printf("input the number of disk:");scanf("%d",&n);printf("the steps for %d disk are:\n",n);hanio(n,'A','B','C');}运行结果:7、结论通过对上述递归在Hanoi塔问题上的应用分析,我们可以得出如下结论:1、递归调用过程中,在程序执行之前无法知道控制这种调用栈的规模,因为这一规模取决于递归调用的次序。

关于汉诺塔的知识

关于汉诺塔的知识

关于汉诺塔的知识汉诺塔,又称河内塔,是一个古老而著名的数学智力游戏。

它由法国数学家Edouard Lucas于1883年发明,以讲故事的形式广为流传。

汉诺塔问题的背后蕴含着深刻的数学原理和逻辑思维,被广泛应用于计算机科学、算法设计和数学教育领域。

汉诺塔问题的设定是这样的:有三根柱子,标记为A、B和C,起初在柱子A上有n个盘子,盘子从小到大依次摆放,最大的盘子在最底下。

现在的目标是将这n个盘子从柱子A移动到柱子C上,期间可以借助柱子B作为辅助。

但是有一个规则需要遵守:每次只能移动一个盘子,并且在移动过程中大盘子不能放在小盘子上面。

那么,如何解决这个问题呢?我们需要分析问题的特点和规律。

当只有一个盘子时,我们只需要直接将它从柱子A移动到柱子C上即可。

当有两个盘子时,我们可以将第一个盘子从柱子A移动到柱子B上,然后将第二个盘子从柱子A移动到柱子C上,最后将第一个盘子从柱子B移动到柱子C 上。

接下来,我们可以推论出当有n个盘子时的移动步骤。

我们将n个盘子从柱子A移动到柱子C上的步骤分解为三个子问题:将n-1个盘子从柱子A移动到柱子B上,将最大的盘子从柱子A 移动到柱子C上,再将n-1个盘子从柱子B移动到柱子C上。

这样,我们可以通过递归的方式,不断将大问题分解为小问题,直到问题规模减少到只有一个盘子时,再按照前面的规则进行移动,最终完成整个汉诺塔问题的解决。

通过上述的分析,我们可以总结出解决汉诺塔问题的算法步骤:1. 当只有一个盘子时,直接将它从柱子A移动到柱子C上。

2. 当有n个盘子时,将n-1个盘子从柱子A移动到柱子B上。

3. 将最大的盘子从柱子A移动到柱子C上。

4. 将n-1个盘子从柱子B移动到柱子C上。

通过不断重复上述步骤,我们可以解决汉诺塔问题,并且移动的次数是最少的。

具体来说,移动n个盘子所需的最少次数可以用公式2^n - 1来表示。

汉诺塔问题虽然看似简单,但实际上涉及到了递归、分治和数学原理等多个领域的知识。

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< 人工智能 > 实验报告 3
一、实验目的:
掌握汉诺塔的深度有界搜索求解算法的基本思想。

二、实验要求:
用C语言实现汉诺塔的深度有界搜索求解
三、实验语言环境:
C语言
四、设计思路:
含有深度界限的深度优先搜索算法如下:
(1) 把起始节点S放到未扩展节点OPEN表中。

如果此节点为一目标节点,则得到一个解。

(2) 如果OPEN为一空表,则失败退出。

(3) 把第一个节点(节点n)从OPEN表移到CLOSED表。

(4) 如果节点n的深度等于最大深度,则转向(2)。

(5) 扩展节点n,产生其全部后裔,并把它们放入OPEN表的前头。

如果没有后裔,则转向(2)。

(6) 如果后继节点中有任一个为目标节点,则求得一个解,成功退出;否则,转向(2)。

五、实验代码:
#include <stdio.h>
#include <string.h>
typedef struct node {
long map;
long floor; //记录第几层
} node;
node queue[362880 / 2 + 1]; //奇偶各一半
long tail, head;
long hash[362880 / 32 + 1];
int main()
{
void Solve();
while (scanf("%ld", &queue[0].map) && queue[0].map) {
memset(hash, 0, sizeof(hash));
queue[0].floor = 1; //(根节点)第一层
tail = head = 0;
Solve();
printf("max_floor == %d\n", queue[head].floor);
printf("total node == %d\n", head + 1);
printf("total node in theory [%d]\n", 362880 / 2);
}
return 0;
}
void Solve()
{
node e;
long i, map[9], space;
long Compress(long *);
int V isited(long *);
void swap(long &, long &);
while (tail <= head) {
e = queue[tail++];
for (i=8; i>=0; i--) {
map[i] = e.map % 10;
if (map[i] == 0) { space = i; }
e.map /= 10;
}
V isited(map); //根节点要置为访问过
if (space >= 3) { //can up
swap(map[space - 3], map[space]);
if (!Visited(map)) {
queue[++head].map = Compress(map);
queue[head].floor = queue[tail - 1].floor + 1;
}
swap(map[space - 3], map[space]);
}
if (space <= 5) { //can down
swap(map[space + 3], map[space]);
if (!Visited(map)) {
queue[++head].map = Compress(map);
queue[head].floor = queue[tail - 1].floor + 1;
}
swap(map[space + 3], map[space]);
}
if (space % 3 != 0) { //can left
swap(map[space - 1], map[space]);
if (!Visited(map)) {
queue[++head].map = Compress(map);
queue[head].floor = queue[tail - 1].floor + 1;
}
swap(map[space - 1], map[space]);
}
if (space % 3 != 2) { //can right
swap(map[space + 1], map[space]);
if (!Visited(map)) {
queue[++head].map = Compress(map);
queue[head].floor = queue[tail - 1].floor + 1;
}
swap(map[space + 1], map[space]);
}
}
}
void swap(long &x, long &y)
{
x ^= y;
y ^= x;
x ^= y;
}
long Compress(long *map)
{
long t = 0, i;
for (i=0; i<9; i++) {
t = t * 10 + map[i];
}
return t;
}
int Visited(long *map)
{
long Hash(long *);
long n = Hash(map);
long a = n / 32;
long b = 1 << (n % 32);
if (hash[a] & b) {
return 1;
}
else {
hash[a] |= b;
return 0;
}
}
long Hash(long *map)
{
static long t, i, j;
static long formula[9] =
{ 1, 1, 2, 6, 24, 120, 720, 5040, 40320 };
static long temp[9];
for (i=0; i<9; i++) {
temp[i] = map[i];
}
t = 0;
for (i=0; i<9; i++) {
t += temp[i] * formula[8 - i];
for (j=i+1; j<9; j++) {
if (temp[j] > temp[i]) temp[j]--;
} } return t; }。

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