本文实例讲述了Python基于递归算法实现的汉诺塔与Fibonacci数列。分享给大家供大家参考，具体如下：
这里我们通过2个例子，学习python中递归的使用。
1. 找出Fibonacci数列中，下标为 n 的数（下标从0计数）
Fibonacci数列的形式是这样的：0,1,1,2,3,5,8,13……
① 使用while循环，python2代码如下：
def fib(n):
a,b=0,1
count=0
while count<n:
a,b=b,a+b
count=count+1
print a
运行结果如下：
> fib(0)
0
> fib(1)
1
> fib(2)
1
> fib(3)
2
> fib(4)
3
> fib(5)
5
② 使用递归（递归必须要有边界条件），python2代码如下：
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)
运行结果如下：
> fib(0)
0
> fib(1)
1
> fib(2)
1
> fib(3)
2
> fib(4)
3
> fib(5)
5
递归是最能表现计算思维的算法之一，我们以f(4)为例，看一下递归的执行过程：
同一程序，使用递归虽然程序简洁，但递归的执行效率要比循环低，系统的资源消耗比循环大。因为递归是一层一层地往里面调用，结束后又一层一层地返回，所以递归的执行效率并不高。那为什么还要使用递归呢？因为有一些问题，我们找不到非常明显的循环方案，但容易找到明显的递归方案。比如说著名的汉诺塔问题。
2. 汉诺塔
下图是一个简化版的汉诺塔游戏，只有4个盘子：
汉诺塔游戏规则如下：
python2代码如下：
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)
运行结果：
> 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
更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题：《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python入门与进阶经典教程》及《Python文件与目录操作技巧汇总》
希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。