通俗理解“递归”

本文深入解析了递归的概念,强调了递归的三大要素:明确函数目标、确定终止条件和建立等价关系式。通过对比循环与递归,指出循环的单向性和递归的回溯特性。递归在解决复杂问题时能提供优雅的解决方案,而循环则更适用于已知步长的重复任务。理解并掌握这两种控制流程对于编程至关重要。

一、递归概念

无限调用自身这个函数,每次调用总会改动一个关键变量,直到这个关键变量达到边界的时候,不再调用

二、递归的三大要素

● 第一要素:明确你这个函数想要干什么(确定单层递归的逻辑)。先不管函数里面的代码什么,而是要先明白,你这个函数的功能是什么,要完成什么样的一件事。
● 第二要素:寻找递归结束条件(确定终止条件)。我们需要找出当参数为啥时,递归结束,之后直接把结果返回,请注意,这个时候我们必须能根据这个参数的值,能够直接知道函数的结果是什么。
● 第三要素:找出函数的等价关系式(确定递归函数的参数和返回值)。我们要不断缩小参数的范围,缩小之后,我们可以通过一些辅助的变量或者操作,使原函数的结果不变。
在这里插入图片描述

三、循环与递归

简单来说,循环是有去无回,而递归则是有去有回(因为存在终止条件)。
使用以下例子进行说明:
● 递归:你用你手中的钥匙打开一扇门,结果发现前方还有一扇门,紧接着你又用钥匙打开了这扇门,然后你又看到一扇们…但是当你开到某扇门时,发现前方是一堵墙无路可走了,你选择原路返回——这就是递归
● 循环:你用你手中的钥匙打开一扇门,结果发现前方也有一扇们,紧接着你又打开下一扇门…直到打开最后一扇门出去,或者一直没有碰到尽头 (死循环)——这就是循环。

### 三级标题:SLAM的基本概念与通俗解释 SLAM,即同时定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping),是机器人技术中的一个关键领域,旨在让机器人能够在未知环境中自主地确定自己的位置并创建环境的地图。这一过程类似于一个人进入一间陌生的房间,通过观察周围的景物来判断自己所在的位置,并记住这些景物以便将来使用。 在SLAM中,机器人需要解决两个主要问题:一是确定自身的位置(定位),二是构建周围环境的地图(建图)。这两个问题看似相互依赖,因为准确的定位需要已知的地图,而精确的地图又需要准确的定位。为了解决这个循环依赖的问题,SLAM算法通常采用概率方法来处理不确定性,通过不断更新对环境的认识和自身位置的估计来逐步减少误差[^2]。 ### 三级标题:SLAM的工作原理 为了更好地理解SLAM的工作原理,可以将其想象成一种猜谜游戏。当机器人移动时,它会收集传感器数据(如激光雷达或摄像头图像)来感知周围的环境特征。这些特征可能包括墙壁的距离、门的位置或者任何固定的物体。然后,机器人会尝试将新收集到的数据与之前构建的地图进行匹配,以确定自己当前的位置。这一过程涉及到复杂的数学运算,其中包括概率论和统计学的应用,用以评估不同位置的可能性[^2]。 一旦机器人的当前位置被估计出来,下一步就是利用这个位置信息来更新地图。这一步骤涉及将新的环境特征添加到现有的地图中,并调整已有特征的位置,以确保整个地图的一致性和准确性。随着时间的推移,随着更多的数据被收集和处理,机器人对环境的理解会变得更加清晰和准确。 ### 三级标题:SLAM的不同实现方式 SLAM技术主要分为两大类:基于滤波的方法和基于图优化的方法。基于滤波的方法,比如扩展卡尔曼滤波器(EKF)和粒子滤波器,它们通过递归的方式更新机器人的状态估计和地图。这类方法适合于实时应用,但可能在处理大规模环境或长时间运行时遇到性能瓶颈。 另一方面,基于图优化的方法则试图在整个轨迹上找到最优解,而不是仅仅关注当前时刻的状态。这种方法通常能够提供更高质量的地图,因为它考虑了所有已知的约束条件,并寻找满足这些条件的最佳路径和地图组合。然而,这种方法计算量较大,可能不适合实时应用[^1]。 ### 三级标题:代码示例 以下是一个简化的伪代码示例,展示了如何在一个简单的场景中使用粒子滤波来进行SLAM: ```python def simple_slam(): particles = initialize_particles() # 初始化粒子集 while True: # 持续循环直到满足停止条件 motion_update(particles, odometry_data) # 使用里程计数据更新粒子位置 sensor_update(particles, laser_scan) # 使用激光扫描数据更新粒子权重 resample(particles) # 根据权重重采样粒子 build_map(particles) # 构建地图 ``` 这段伪代码描述了一个基本的SLAM流程,其中包含了粒子滤波的关键步骤:初始化粒子、运动模型更新、观测模型更新、重采样以及地图构建。 ###
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