Python简单排序问题

问题描述：据说古代有一个梵塔，塔内有三个底座 A、B、C，A 座上有 64 个盘子，盘子大小不等，大的在下，小的在上。有一个和尚想把这 64 个盘子从 A 座移到 C 座，但每次只能允许移动一个盘子。在移动盘子的过程中可以利用 B 座，但任何时刻 3 个座上的盘子都必须始终保持大盘在下、小盘在上的顺序。如果只有一个盘子，则不需要利用 B 座，直接将盘子从 A 移动到 C 即可。编写函数，接收一个表示盘子数量的参数和分别表示源、目标、临时底座的参数，然后输出详细移动步骤和每次移动后三个底座上的盘子分布情况。

这段代码怎么写啊？

import random
#iA = [random.sample(range(0,2),60)]
liA = []
liB = []
liC = []
for i in range(64):
    j = random.randint(0,1)
    liA.append(j)
for i in range(64):
    if i != 0:
        if liA[i] >= liC[-1]:
            liC.append(liA[i])
            liA.pop(i)
        else:
            liB.append(liA[1])
            liA.pop(i)
    else:
        liC.append(liA[0])
        liA.pop(0)

print('liA=',liA)
print('liB=',liB)
print('liC=',liC)

该回答引用chatgpt:

def hanoi(n, source, target, temp):
    if n == 1:
        print(f"Move disk 1 from {source} to {target}")
        return
    hanoi(n-1, source, temp, target)
    print(f"Move disk {n} from {source} to {target}")
    hanoi(n-1, temp, target, source)

# 测试
hanoi(3, 'A', 'C', 'B')

这个问题的回答你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/7617748
除此之外, 这篇博客: 2020华数杯C题脱贫帮扶绩效评价你怕了吗？中的问题二：160 个帮扶单位帮扶着基础不同的村庄，帮扶单位帮扶工作的态度、目标、投入、帮扶干部素质等显然是有差异的。仅仅用 2020 年各村庄评分高低显然是无法真正有效的体现一个帮扶单位在脱贫攻坚提升方面所做出的努力。请你运用附件的数据，阐明什么类型的帮扶单位，哪些帮扶单位在脱贫帮扶上面有较高的绩效？请给不同类型的帮扶单位绩效排序，给出脱贫帮扶绩效前十名的帮扶单位编号。部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:

基本思路是：构造指标-计算各指标的权重-TOPSIS法进行评价
为了有效凸显出五年来帮扶单位在脱贫攻坚提升方面所作出的努力，计算了各指标的增长率，即
2020_SR/2015_SR,2020_CY/2015_CY,……,2020_ZF/2015_ZF
主成分分析法是一种线性无监督的降维方法，可以通过主成分分析法计算各指标方差贡献率，以此作为各指标的权重。接着采用TOPSIS法进行评价，TOPSIS法是一种常用的组内综合评价方法，能充分利用原始数据的信息，其结果能精确地反映各评价方案之间的差距。基本过程为基于归一化后的原始数据矩阵，采用余弦法找出有限方案中的最优方案和最劣方案，然后分别计算各评价对象与最优方案和最劣方案间的距离，获得各评价对象与最优方案的相对接近程度，以此作为评价优劣的依据。该方法对数据分布及样本含量没有严格限制，数据计算简单易行。

#构造评价指标
data_2 = pd.DataFrame(data.pivot_table(index=['帮扶单位(0-159)','村庄编号','帮扶单位类型（0-5)'],values=columns)).reset_index()
for j in range(6):
    data_2['{}_增长率'.format(j)] =  data_2.iloc[:,9+j]/data_2.iloc[:,j+3]
    
data_2 = data_2.drop(['帮扶单位(0-159)','村庄编号','帮扶单位类型（0-5)'],axis=1).drop(columns,axis=1)
c = ['CY_增长率','HJ_增长率','SR_增长率','SS_增长率','WJ_增长率','ZF_增长率']
data_2.columns = c

# 数据归一化
def Standard(data):
    return (data - data.min())/(data.max()-data.min())
data_2 = Standard(data_2)

# PCA计算指标权重
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn import preprocessing
pca = PCA(n_components=6)
pca.fit_transform(data_2)
weight = pca.explained_variance_ratio_  #方差贡献率
print(weight)

def topsis(data, weight):
    # 最优最劣方案
    Z = pd.DataFrame([data.min(), data.max()], index=['负理想解', '正理想解'])
    # 距离
    Result = data.copy()
    Result['正理想解'] = np.sqrt(((data - Z.loc['正理想解']) ** 2 * weight).sum(axis=1))
    Result['负理想解'] = np.sqrt(((data - Z.loc['负理想解']) ** 2 * weight).sum(axis=1))
    # 综合得分指数
    Result['综合得分指数'] = Result['负理想解'] / (Result['负理想解'] + Result['正理想解'])
    Result['排序'] = Result.rank(ascending=False)['综合得分指数']
    return Result
results = topsis(data_2,weight)

results['帮扶单位(0-159)'] = data['帮扶单位(0-159)']
results['帮扶单位类型（0-5)'] = data['帮扶单位类型（0-5)']
results.sort_values(by='排序').head(10)

该回答通过自己思路及引用到GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ搜索,得到内容具体如下：
这段代码并没有实现题目要求的汉诺塔算法，而是随机生成了一个长度为64的01序列，并对这个序列进行了一些操作。下面是一个简单的汉诺塔算法实现，可以帮助您解决这个问题：

def hanoi(n, source, target, temp):
    '''
    将n个盘子从source底座移动到target底座，借助temp底座
    '''
    if n == 1:
        print(f"Move disk {n} from {source} to {target}")
        target.append(source.pop())
    else:
        hanoi(n-1, source, temp, target)
        print(f"Move disk {n} from {source} to {target}")
        target.append(source.pop())
        hanoi(n-1, temp, target, source)

# 测试代码
liA = [64-i for i in range(64)]  # 初始化A底座上的盘子
liB = []
liC = []
hanoi(64, liA, liC, liB)
print('liA=', liA)
print('liB=', liB)
print('liC=', liC)

这段代码中，hanoi函数接收三个参数，分别表示源底座、目标底座和临时底座，并将n个盘子从源底座移动到目标底座，借助临时底座。如果n等于1，则直接将最上面的盘子从源底座移动到目标底座，并将其添加到目标底座的盘子列表中；否则，先将n-1个盘子从源底座移动到临时底座，再将最下面的盘子从源底座移动到目标底座，最后将临时底座上的n-1个盘子移动到目标底座。在移动盘子的过程中，我们可以利用print函数输出详细的移动步骤，并将每次移动后三个底座上的盘子分布情况打印出来。

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