14、Ruby数组操作全解析

Ruby数组操作全解析

在编程的世界里,数组是一种非常重要的数据结构,它可以帮助我们存储和处理大量的数据。在Ruby中,数组的操作更是丰富多样,下面我们就来详细了解一些常见的数组操作。

1. 双向迭代数组

有时候我们需要从数组的两端同时进行迭代操作。以下是实现这种操作的代码:

back_index = array.length-1
while front_index <= back_index
  new_array << array[front_index]
  front_index += 1
  if front_index <= back_index
    new_array << array[back_index]
    back_index -= 1
  end
end
new_array                                 # => [1, 5, 2, 4, 3]

为了让这段代码更具复用性,我们可以将其封装为一个迭代器,并添加到 Array 类中:

class Array
  def each_from_both_sides
    front_index = 0
    back_index = self.length-1
    while front_index <= back_index
      yield self[front_index]
      front_inde
一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点与二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点与三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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