STL总纲

STL六大组件概览
本文介绍了标准模板库(STL)的六大核心组件:容器、算法、迭代器、仿函数、配接器及配置器,并解释了每个组件的作用及其在STL中的地位。

STL有许多个版本,但是现在最出名的便是在Linux下使用的SGI版本。

这篇博客主要简要介绍STL的六大组件是什么。

1. 容器

容器是各种数据结构,STL用它们来存放数据,常用的数据结构有vector、list、deque、set、map,容器是一种类模板。

2. 算法

各种常用的算法:sort、copy、erase等,算法是一种函数模板。

3. 迭代器

迭代器是一种容器与算法之间的粘合剂,是所谓的“泛型指针”,迭代器有五种类型。

4. 仿函数

行为类似函数,可作为算法的某种策略。仿函数是重载了operator()的类或者模板类,这个类就有了类似于函数的行为。

5. 配接器

用来修饰容器或仿函数或迭代器接口的东西。

6. 配置器

负责空间配置与管理,配置器就是一个实现了动态空间配置、空间管理、空间释放的类模板。

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值