ruby里的曹操(cc)

曹操与Ruby之callcc
曹操(caocao)被誉为“古代轻功最好的人 ”,是因为“说曹操,曹操到”这句名言。
在ruby中,曹操的这种轻功被称为callcc.
[code]callcc{|caocao|
for say in ["曹操","诸葛亮","周瑜"]
caocao.call if say=="曹操"
puts say #不会输出,因为曹操已经飞出去了
end
}#“曹操”飞到这里来了(跳出了callcc的block,紧跟在这个block后面,继续执行下面的ruby代码)
puts "到"[/code]
axgle说明:callcc里的caocao是个"延续"(Continuation)对象.这个对象只有名叫“call"的这样一个方法。
当执行了caocao.call后,caocao就会飞到callcc的块(block)后面,让ruby继续执行其下面的代码。

我上面给出的是一个从块里头”飞“到块外面的例子;下面是Programming Ruby给出的从代码后面”飞“到代码前面的例子:

[code]
arr = [ "Freddie", "Herbie", "Ron", "Max", "Ringo" ]
callcc{|$cc|}#下面的$cc.call如果被执行,就会飞回到这里(callcc的块之后)。
puts(message = arr.shift)
$cc.call unless message =~ /Max/
[/code]
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。
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