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chapter_divide_and_conquer/hanota_problem.md

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 ![汉诺塔问题示例](hanota_problem.assets/hanota_example.png)
 
-<p align="center"> Fig. 汉诺塔问题示例 </p>
+<p align="center"> 图：汉诺塔问题示例 </p>
 
 **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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 === "<2>"
     ![hanota_f1_step2](hanota_problem.assets/hanota_f1_step2.png)
 
+<p align="center"> 图：规模为 1 问题的解 </p>
+
 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**，包括三步：
 
 1. 先将上面的小圆盘从 `A` 移至 `B` 。
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 === "<4>"
     ![hanota_f2_step4](hanota_problem.assets/hanota_f2_step4.png)
 
+<p align="center"> 图：规模为 2 问题的解 </p>
+
 ### 子问题分解
 
 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。由于已知 $f(1)$ 和 $f(2)$ 的解，因此可从分治角度思考，**将 `A` 顶部的两个圆盘看做一个整体**，执行以下步骤：
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 === "<4>"
     ![hanota_f3_step4](hanota_problem.assets/hanota_f3_step4.png)
 
+<p align="center"> 图：规模为 3 问题的解 </p>
+
 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。
 
 至此，我们可总结出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 $f(1)$ 。子问题的解决顺序为：
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 ![汉诺塔问题的分治策略](hanota_problem.assets/hanota_divide_and_conquer.png)
 
-<p align="center"> Fig. 汉诺塔问题的分治策略 </p>
+<p align="center"> 图：汉诺塔问题的分治策略 </p>
 
 ### 代码实现
 
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 ![汉诺塔问题的递归树](hanota_problem.assets/hanota_recursive_tree.png)
 
-<p align="center"> Fig. 汉诺塔问题的递归树 </p>
+<p align="center"> 图：汉诺塔问题的递归树 </p>
 
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