汉诺塔问题变种解决方案

"再次Hanoi塔问题的编程解决方案" 再次Hanoi塔问题是一个经典的递归问题，它在原问题的基础上增加了额外的限制：不允许直接从柱子1移动到柱子3，或者直接从柱子3移动到柱子1。这个问题可以通过修改经典的汉诺塔算法来解决。在传统的汉诺塔问题中，最小的圆盘被移到目标柱子上的最小步数是2^n - 1，其中n是圆盘的数量。因此，当n=2时，需要最少7步才能完成移动。 题目要求输出在给定步数m时的状态，即在执行了m步操作后，每个圆盘所在柱子的编号。这需要一个函数来计算特定步数下的状态。代码中的`Compute`函数就是用来实现这个功能的。函数接受五个参数：n（圆盘数量）、m（当前步数）、s（源柱子）、anx（辅助柱子）和d（目标柱子）。 函数首先检查是否已经完成了所有圆盘的移动。如果n等于0，说明所有圆盘都已经移动完毕，函数返回。接着，根据m的值判断下一步的操作：如果m小于等于f[n-1]，说明所有较小的圆盘已经在目标柱子上，此时将最后一个圆盘从源柱子移动到目标柱子；如果m小于等于2 * f[n-1] + 1，说明最后一个圆盘需要先移动到辅助柱子，然后移动较小的圆盘；最后，如果m小于等于2 * f[n-1] + 2 + f[n-1]，则最后一个圆盘需要从辅助柱子移动到目标柱子。 `f[]`数组用于存储从1到n个圆盘需要的最小步数，它是按照汉诺塔问题的递归公式计算出来的，f[i] = f[i-1] * 3 + 2。`main`函数中读取测试用例的数量t，然后对每个测试用例调用`Compute`函数，并打印出在m步时的状态。 示例输入和输出展示了不同n和m值的情况，例如n=2时，m=0表示初始状态，所有圆盘都在柱子1上；m=5表示在第5步时的状态，此时圆盘1在柱子2上，圆盘2在柱子3上。在其他情况下，可以根据n和m的值推断出圆盘的位置。 这个程序通过递归策略解决了再次Hanoi塔问题，展示了如何在有额外限制的环境中应用经典算法。通过理解这个程序，我们可以学习如何处理递归问题，以及如何根据问题的特性设计和实现算法。