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【Go】ハノイの塔を再帰的に行うサンプルコードを書いてみた
概要
- Goでハノイの塔を再帰的に行うサンプルコード
- ハノイの塔は3本の棒と複数の円盤を使う数学パズル。全ての円盤を別の棒に移動させる問題で、再帰アルゴリズムの代表例。
特徴
- 分割統治法: 問題を小さな部分問題に分割
- 再帰の美しさ: 複雑な問題をシンプルなコードで解決
- 指数的移動回数: 2^n - 1回の最小移動回数
- 数学的証明可能: 最適解が数学的に証明済み
- 視覚的理解: 動きをステップごとに追跡可能
動作原理
基本的な流れ：
- n枚のディスクを元の棒から目的の棒へ移動
- 補助の棒を使って一時的にディスクを置く
- 大きいディスクの上に小さいディスクしか置けない
- 一度に動かせるのは1枚のみ
再帰的解法
n枚のディスクを棒Aから棒Cへ移動する手順：
- 上のn-1枚を棒Aから棒Bへ（棒C経由）
- 最大のディスクを棒Aから棒Cへ
- n-1枚を棒Bから棒Cへ（棒A経由）
具体例
3枚のディスクの移動過程：
初期状態: 移動1後: 移動2後:
1
2 2 3
3 3
----- ----- -----
A B C A B C A B C
1 2 1
移動3後: 移動4後: 移動5後:
1
3 2 2
3 3
----- ----- -----
A B C A B C A B C
1 2 1
移動6後: 移動7後（完了）:
1
2
1 3
----- -----
A B C A B C
2 3
総移動回数: 7回 = 2^3 - 1
サンプルコード
基本実装
package recursion
import "fmt"
// HanoiMove は1回の移動を表す構造体
type HanoiMove struct {
From string
To string
Disk int
}
// TowerOfHanoi はハノイの塔の移動手順を返す
func TowerOfHanoi(n int, from, to, aux string) []HanoiMove {
moves := []HanoiMove{}
hanoiHelper(n, from, to, aux, &moves)
return moves
}
func hanoiHelper(n int, from, to, aux string, moves *[]HanoiMove) {
// ベースケース: 1枚の場合は直接移動
if n == 1 {
*moves = append(*moves, HanoiMove{From: from, To: to, Disk: n})
return
}
// ステップ1: n-1枚を補助の棒へ
hanoiHelper(n-1, from, aux, to, moves)
// ステップ2: 最大のディスクを目的地へ
*moves = append(*moves, HanoiMove{From: from, To: to, Disk: n})
// ステップ3: n-1枚を目的地へ
hanoiHelper(n-1, aux, to, from, moves)
}
ステップ表示版
// TowerOfHanoiWithSteps は再帰呼び出しの過程を表示
func TowerOfHanoiWithSteps(n int, from, to, aux string, depth int) {
indent := ""
for i := 0; i < depth; i++ {
indent += " "
}
fmt.Printf("%sHanoi(%d, %s, %s, %s) を呼び出し\\\\n", indent, n, from, to, aux)
if n == 1 {
fmt.Printf("%s ディスク1を%sから%sへ移動\\\\n", indent, from, to)
return
}
fmt.Printf("%s ステップ1: %d枚のディスクを%sから%sへ（%s経由）\\\\n",
indent, n-1, from, aux, to)
TowerOfHanoiWithSteps(n-1, from, aux, to, depth+1)
fmt.Printf("%s ステップ2: ディスク%dを%sから%sへ移動\\\\n",
indent, n, from, to)
fmt.Printf("%s ステップ3: %d枚のディスクを%sから%sへ（%s経由）\\\\n",
indent, n-1, aux, to, from)
TowerOfHanoiWithSteps(n-1, aux, to, from, depth+1)
}
シミュレーション版
// SimulateTowerOfHanoi は移動過程を視覚的に表示
func SimulateTowerOfHanoi(n int) {
// 3本の棒を初期化
towers := map[string][]int{
"A": make([]int, 0),
"B": make([]int, 0),
"C": make([]int, 0),
}
// 初期状態: 全てのディスクを棒Aに配置
for i := n; i >= 1; i-- {
towers["A"] = append(towers["A"], i)
}
fmt.Printf("初期状態（%d枚のディスク）:\\\\n", n)
PrintHanoiState(towers)
// 移動手順を取得
moves := TowerOfHanoi(n, "A", "C", "B")
// 各移動を実行
for i, move := range moves {
fmt.Printf("移動 %d: ディスク%dを%sから%sへ\\\\n",
i+1, move.Disk, move.From, move.To)
// ディスクを移動
fromTower := towers[move.From]
disk := fromTower[len(fromTower)-1]
towers[move.From] = fromTower[:len(fromTower)-1]
towers[move.To] = append(towers[move.To], disk)
PrintHanoiState(towers)
}
fmt.Printf("\\\\n完了！ 総移動回数: %d\\\\n", len(moves))
}
// PrintHanoiState は塔の状態を表示
func PrintHanoiState(towers map[string][]int) {
maxHeight := 0
for _, tower := range towers {
if len(tower) > maxHeight {
maxHeight = len(tower)
}
}
// 上から順に表示
for level := maxHeight - 1; level >= 0; level-- {
for _, peg := range []string{"A", "B", "C"} {
if level < len(towers[peg]) {
fmt.Printf(" %d ", towers[peg][level])
} else {
fmt.Print(" | ")
}
}
fmt.Println()
}
fmt.Println("-----+-----+-----")
fmt.Println(" A B C ")
fmt.Println()
}
移動回数の計算
// CountHanoiMoves はn枚のディスクの最小移動回数を計算
func CountHanoiMoves(n int) int {
return (1 << n) - 1 // 2^n - 1
}
// 使用例
func main() {
for n := 1; n <= 10; n++ {
moves := CountHanoiMoves(n)
fmt.Printf("%2d枚: %d回\\\\n", n, moves)
}
// 出力:
// 1枚: 1回
// 2枚: 3回
// 3枚: 7回
// 4枚: 15回
// 5枚: 31回
}
反復版（比較用）
// TowerOfHanoiIterative は反復による実装
func TowerOfHanoiIterative(n int) []HanoiMove {
moves := []HanoiMove{}
// 偶数と奇数で移動パターンが異なる
if n%2 == 0 {
moves = iterativeHanoi(n, "A", "B", "C")
} else {
moves = iterativeHanoi(n, "A", "C", "B")
}
return moves
}
func iterativeHanoi(n int, source, auxiliary, destination string) []HanoiMove {
moves := []HanoiMove{}
totalMoves := (1 << n) - 1
// 各棒の状態を管理
towers := map[string][]int{
source: make([]int, 0),
auxiliary: make([]int, 0),
destination: make([]int, 0),
}
// 初期配置
for i := n; i >= 1; i-- {
towers[source] = append(towers[source], i)
}
pegs := []string{source, auxiliary, destination}
// ビット演算を使った移動パターン
for i := 1; i <= totalMoves; i++ {
from := pegs[(i&(i-1))%3]
to := pegs[((i|(i-1))+1)%3]
// 小さいディスクを大きいディスクの上に移動
if canMove(towers, from, to) {
moveDisc(towers, from, to, &moves)
} else {
moveDisc(towers, to, from, &moves)
}
}
return moves
}
計算量
時間計算量
- 移動回数: O(2^n) - 正確には2^n - 1回
- 再帰呼び出し: O(2^n) - 各ノードで2つの再帰呼び出し
空間計算量
- 再帰版: O(n) - 再帰スタックの深さ
- 反復版: O(n) - ディスクの状態を保持
ディスク枚数と移動回数
| ディスク枚数 | 移動回数 | 計算式 |
|---|---|---|
| 1 | 1 | 2^1 - 1 |
| 2 | 3 | 2^2 - 1 |
| 3 | 7 | 2^3 - 1 |
| 4 | 15 | 2^4 - 1 |
| 5 | 31 | 2^5 - 1 |
| 10 | 1,023 | 2^10 - 1 |
| 20 | 1,048,575 | 2^20 - 1 |
| 64 | 約1,844京 | 2^64 - 1 |
使いどころ
向いてる場面
- 再帰アルゴリズムの教育
- 分割統治法の理解
- 問題解決思考の訓練
- アルゴリズム設計の練習
実例：パズルゲーム実装
// HanoiGame はハノイの塔ゲームの実装
type HanoiGame struct {
Towers map[string][]int
NumDisks int
MoveCount int
History []HanoiMove
}
func NewHanoiGame(n int) *HanoiGame {
game := &HanoiGame{
Towers: make(map[string][]int),
NumDisks: n,
MoveCount: 0,
History: []HanoiMove{},
}
// 初期配置
game.Towers["A"] = make([]int, 0)
game.Towers["B"] = make([]int, 0)
game.Towers["C"] = make([]int, 0)
for i := n; i >= 1; i-- {
game.Towers["A"] = append(game.Towers["A"], i)
}
return game
}
// Move はディスクを移動
func (g *HanoiGame) Move(from, to string) error {
fromTower := g.Towers[from]
toTower := g.Towers[to]
// 移動可能チェック
if len(fromTower) == 0 {
return fmt.Errorf("棒%sにディスクがありません", from)
}
disk := fromTower[len(fromTower)-1]
if len(toTower) > 0 && toTower[len(toTower)-1] < disk {
return fmt.Errorf("大きいディスクを小さいディスクの上に置けません")
}
// 移動実行
g.Towers[from] = fromTower[:len(fromTower)-1]
g.Towers[to] = append(toTower, disk)
g.MoveCount++
g.History = append(g.History, HanoiMove{From: from, To: to, Disk: disk})
return nil
}
// IsComplete はパズルが完成したか判定
func (g *HanoiGame) IsComplete() bool {
return len(g.Towers["C"]) == g.NumDisks
}
他の実装との比較
| 実装方法 | 時間計算量 | 空間計算量 | 可読性 | 実装難易度 |
|---|---|---|---|---|
| 再帰 | O(2^n) | O(n) | ◎ | 易 |
| 反復（ビット演算） | O(2^n) | O(n) | △ | 難 |
| 反復（スタック） | O(2^n) | O(n) | ○ | 中 |
| 並列処理 | O(2^n) | O(n) | △ | 難 |
最適化アイデア
パフォーマンス測定
import "time"
func BenchmarkHanoi(n int) {
fmt.Printf("n = %d での比較:\\\\n", n)
// 再帰版
start := time.Now()
recursiveMoves := TowerOfHanoi(n, "A", "C", "B")
recursiveTime := time.Since(start)
// 反復版
start = time.Now()
iterativeMoves := TowerOfHanoiIterative(n)
iterativeTime := time.Since(start)
fmt.Printf("再帰版: %v (%d moves)\\\\n", recursiveTime, len(recursiveMoves))
fmt.Printf("反復版: %v (%d moves)\\\\n", iterativeTime, len(iterativeMoves))
}
並列処理版
// ParallelHanoi は並列処理を使った実装（概念的）
func ParallelHanoi(n int) []HanoiMove {
// 左右の部分問題を並列実行
ch1 := make(chan []HanoiMove)
ch2 := make(chan []HanoiMove)
go func() {
// n-1枚を補助棒へ
ch1 <- TowerOfHanoi(n-1, "A", "B", "C")
}()
go func() {
// n-1枚を目的棒へ
ch2 <- TowerOfHanoi(n-1, "B", "C", "A")
}()
// 結果を結合
moves1 := <-ch1
middleMove := HanoiMove{From: "A", To: "C", Disk: n}
moves2 := <-ch2
result := append(moves1, middleMove)
result = append(result, moves2...)
return result
}
メモリ効率版
// HanoiGenerator は必要に応じて移動を生成
func HanoiGenerator(n int) <-chan HanoiMove {
ch := make(chan HanoiMove)
go func() {
defer close(ch)
generateMoves(n, "A", "C", "B", ch)
}()
return ch
}
func generateMoves(n int, from, to, aux string, ch chan<- HanoiMove) {
if n == 1 {
ch <- HanoiMove{From: from, To: to, Disk: n}
return
}
generateMoves(n-1, from, aux, to, ch)
ch <- HanoiMove{From: from, To: to, Disk: n}
generateMoves(n-1, aux, to, from, ch)
}
// 使用例
func main() {
for move := range HanoiGenerator(3) {
fmt.Printf("移動: ディスク%dを%sから%sへ\\\\n",
move.Disk, move.From, move.To)
}
}
まとめ
メリット
- エレガントな再帰解法
- 数学的に最適解が保証
- 分割統治法の良い例
- 実装がシンプル
デメリット
- 指数的な実行時間
- 大きなnでは実用不可
- 再帰スタックの制限
- 並列化が困難
使うべき時
- アルゴリズム教育
- 再帰の理解
- パズルゲーム実装
- 問題解決思考の訓練
学習ポイント
- 再帰的思考: 大きな問題を小さな問題に分割
- 数学的帰納法: ベースケースと再帰ケース
- 計算量の理解: 指数的増加の実感
- 最適性の証明: 数学的に最小手数が証明可能
ハノイの塔は再帰アルゴリズムの美しさと威力を示す最良の例。シンプルなルールから複雑な動作が生まれ、数学的な美しさとプログラミングの実用性を兼ね備えた問題。
Discussion