Linux遍历目录

Linux目录遍历

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#include <unistd.h>
#include <stdio.h>
#include <dirent.h>
#include <string.h>
#include <sys/stat.h>
void printdir(char *dir, int depth)
{
    DIR *dp;
    struct dirent *entry;
    struct stat statbuf;
    if((dp = opendir(dir)) == NULL) {
        fprintf(stderr,"cannot open directory: %s\n", dir);
        return;
    }
    chdir(dir);
    while((entry = readdir(dp)) != NULL) {
        lstat(entry->d_name,&statbuf);
        if(S_ISDIR(statbuf.st_mode)) {
           
            if(strcmp(".",entry->d_name) == 0 ||
                strcmp("..",entry->d_name) == 0)
                continue;
            printf("%*s%s/\n",depth,"",entry->d_name);
           
            printdir(entry->d_name,depth+4);
        }
        else printf("%*s%s\n",depth,"",entry->d_name);
    }
    chdir("..");
    closedir(dp);
}

int main(int argc, char* argv[])
{
    char *topdir, pwd[2]=".";
    if (argc != 2)
        topdir=pwd;
    else
        topdir=argv[1];
    printf("Directory scan of %s\n",topdir);
    printdir(topdir,0);
    printf("done.\n");
    exit(0);
}

posted @ 2016-04-14 11:04 心灵捕手 阅读( ...) 评论( ...)   编辑 收藏
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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