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# 汉诺塔问题
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在归并排序和构建二叉树中，我们都是将原问题分解为两个规模为原问题一半的子问题。然而对于汉诺塔问题，我们采用不同的分解策略。
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!!! question
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给定三根柱子，记为 `A`、`B` 和 `C` 。起始状态下，柱子 `A` 上套着 $n$ 个圆盘，它们从上到下按照从小到大的顺序排列。我们的任务是要把这 $n$ 个圆盘移到柱子 `C` 上，并保持它们的原有顺序不变。在移动圆盘的过程中，需要遵守以下规则。
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1. 圆盘只能从一个柱子顶部拿出，从另一个柱子顶部放入。
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2. 每次只能移动一个圆盘。
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3. 小圆盘必须时刻位于大圆盘之上。
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**我们将规模为 $i$ 的汉诺塔问题记做 $f(i)$** 。例如 $f(3)$ 代表将 $3$ 个圆盘从 `A` 移动至 `C` 的汉诺塔问题。
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### 考虑基本情况
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如下图所示，对于问题 $f(1)$ ，即当只有一个圆盘时，我们将它直接从 `A` 移动至 `C` 即可。
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=== "<1>"
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=== "<2>"
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如下图所示，对于问题 $f(2)$ ，即当有两个圆盘时，**由于要时刻满足小圆盘在大圆盘之上，因此需要借助 `B` 来完成移动**。
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1. 先将上面的小圆盘从 `A` 移至 `B` 。
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2. 再将大圆盘从 `A` 移至 `C` 。
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3. 最后将小圆盘从 `B` 移至 `C` 。
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=== "<1>"
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=== "<2>"
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=== "<3>"
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=== "<4>"
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解决问题 $f(2)$ 的过程可总结为：**将两个圆盘借助 `B` 从 `A` 移至 `C`** 。其中，`C` 称为目标柱、`B` 称为缓冲柱。
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### 子问题分解
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对于问题 $f(3)$ ，即当有三个圆盘时，情况变得稍微复杂了一些。
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因为已知 $f(1)$ 和 $f(2)$ 的解，所以我们可从分治角度思考，**将 `A` 顶部的两个圆盘看做一个整体**，执行下图所示的步骤。这样三个圆盘就被顺利地从 `A` 移动至 `C` 了。
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1. 令 `B` 为目标柱、`C` 为缓冲柱，将两个圆盘从 `A` 移动至 `B` 。
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2. 将 `A` 中剩余的一个圆盘从 `A` 直接移动至 `C` 。
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3. 令 `C` 为目标柱、`A` 为缓冲柱，将两个圆盘从 `B` 移动至 `C` 。
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=== "<1>"
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=== "<2>"
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=== "<3>"
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=== "<4>"
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本质上看，**我们将问题 $f(3)$ 划分为两个子问题 $f(2)$ 和子问题 $f(1)$** 。按顺序解决这三个子问题之后，原问题随之得到解决。这说明子问题是独立的，而且解是可以合并的。
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至此，我们可总结出下图所示的汉诺塔问题的分治策略：将原问题 $f(n)$ 划分为两个子问题 $f(n-1)$ 和一个子问题 $f(1)$ ，并按照以下顺序解决这三个子问题。
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1. 将 $n-1$ 个圆盘借助 `C` 从 `A` 移至 `B` 。
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2. 将剩余 $1$ 个圆盘从 `A` 直接移至 `C` 。
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3. 将 $n-1$ 个圆盘借助 `A` 从 `B` 移至 `C` 。
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对于这两个子问题 $f(n-1)$ ，**可以通过相同的方式进行递归划分**，直至达到最小子问题 $f(1)$ 。而 $f(1)$ 的解是已知的，只需一次移动操作即可。
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### 代码实现
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在代码中，我们声明一个递归函数 `dfs(i, src, buf, tar)` ，它的作用是将柱 `src` 顶部的 $i$ 个圆盘借助缓冲柱 `buf` 移动至目标柱 `tar` 。
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=== "Python"
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```python title="hanota.py"
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[class]{}-[func]{move}
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[class]{}-[func]{dfs}
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[class]{}-[func]{solve_hanota}
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```
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=== "C++"
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```cpp title="hanota.cpp"
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[class]{}-[func]{move}
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[class]{}-[func]{dfs}
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[class]{}-[func]{solveHanota}
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```
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=== "Java"
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```java title="hanota.java"
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[class]{hanota}-[func]{move}
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[class]{hanota}-[func]{dfs}
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[class]{hanota}-[func]{solveHanota}
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```
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=== "C#"
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```csharp title="hanota.cs"
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[class]{hanota}-[func]{move}
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[class]{hanota}-[func]{dfs}
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[class]{hanota}-[func]{solveHanota}
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```
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=== "Go"
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```go title="hanota.go"
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[class]{}-[func]{move}
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[class]{}-[func]{dfsHanota}
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[class]{}-[func]{solveHanota}
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```
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=== "Swift"
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```swift title="hanota.swift"
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[class]{}-[func]{move}
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[class]{}-[func]{dfs}
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[class]{}-[func]{solveHanota}
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||
```
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=== "JS"
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```javascript title="hanota.js"
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[class]{}-[func]{move}
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[class]{}-[func]{dfs}
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[class]{}-[func]{solveHanota}
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||
```
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=== "TS"
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```typescript title="hanota.ts"
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[class]{}-[func]{move}
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[class]{}-[func]{dfs}
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[class]{}-[func]{solveHanota}
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```
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=== "Dart"
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```dart title="hanota.dart"
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[class]{}-[func]{move}
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[class]{}-[func]{dfs}
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[class]{}-[func]{solveHanota}
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||
```
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=== "Rust"
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```rust title="hanota.rs"
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[class]{}-[func]{move_pan}
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[class]{}-[func]{dfs}
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[class]{}-[func]{solve_hanota}
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```
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=== "C"
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```c title="hanota.c"
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[class]{}-[func]{move}
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[class]{}-[func]{dfs}
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[class]{}-[func]{solveHanota}
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```
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=== "Zig"
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```zig title="hanota.zig"
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[class]{}-[func]{move}
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[class]{}-[func]{dfs}
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[class]{}-[func]{solveHanota}
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```
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如下图所示，汉诺塔问题形成一个高度为 $n$ 的递归树，每个节点代表一个子问题、对应一个开启的 `dfs()` 函数，**因此时间复杂度为 $O(2^n)$ ，空间复杂度为 $O(n)$** 。
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!!! quote
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汉诺塔问题源自一种古老的传说故事。在古印度的一个寺庙里，僧侣们有三根高大的钻石柱子，以及 $64$ 个大小不一的金圆盘。僧侣们不断地移动原盘，他们相信在最后一个圆盘被正确放置的那一刻，这个世界就会结束。
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然而，即使僧侣们每秒钟移动一次，总共需要大约 $2^{64} \approx 1.84×10^{19}$ 秒，合约 $5850$ 亿年，远远超过了现在对宇宙年龄的估计。所以，倘若这个传说是真的，我们应该不需要担心世界末日的到来。
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