堆栈

#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#define TRUE 1
#define FALSE 0
#define OK 1
#define ERROR 0
#define INFEASIBLE -1
#define OVERFLOW -2
typedef int SElemType;
typedef int Status;
#define STACK_INIT_SIZE 100
#define STACKINCREMENT 10
typedef struct{
    SElemType *base;
    SElemType *top;
    int stacksize;}SqStack;
Status InitStack(SqStack &S);
Status DestoryStack(SqStack &S);
Status ClearStack(SqStack &S);
Status StackEmpty(SqStack S);
int StackLength(SqStack S);
Status GetTop(SqStack S,SElemType &e);
Status Push(SqStack &S,SElemType e);
Status Pop(SqStack &S,SElemType &e);
Status StackTraverse(SqStack S,Status (*visit)(SElemType b));
Status  visit(SElemType b);
Status InitStack(SqStack &S)
{//构造一个空栈S
    S.base=(SElemType *)malloc(STACK_INIT_SIZE * sizeof(SElemType));
    if(!S.base) exit(OVERFLOW);
    S.top=S.base;
    S.stacksize=STACK_INIT_SIZE;
    return OK;}
Status DestoryStack(SqStack &S)
{//销毁栈S,S不在存在
    S.top=S.base=NULL;
    S.stacksize=0;
    return OK;}
Status ClearStack(SqStack &S)
{//把S置为空栈
    S.top=S.base;
    return OK;}
Status StackEmpty(SqStack S)
{//若栈S为空栈,则返回TRUE,否则返回FALSE
if(S.base==S.top)
return  TRUE;
else
return FALSE;
}
int StackLength(SqStack S)
{//返回S的元素个数,即栈的长度
    return (S.top-S.base)/sizeof(SElemType);}
Status GetTop(SqStack S,SElemType &e)
{//若栈不空,则用e返回S的栈顶元素,并返回OK,否则返回ERROR
   if(!StackEmpty(S))
   {e=*(S.top-1);
   return OK;}
   return ERROR;}
Status Push(SqStack &S,SElemType e)
{//插入元素e为新的栈顶元素
    if(S.top-S.base>=S.stacksize)
    {S.base=(SElemType *)realloc(S.base,(S.stacksize+STACKINCREMENT)*sizeof(SElemType));
    if(!S.base) return ERROR;
    S.base=S.base+S.stacksize;
    S.stacksize+=STACKINCREMENT;}
    *S.top++=e;
    return OK;}
Status Pop(SqStack &S,SElemType &e)
{//若栈不空,则删除S的栈顶元素,用e返回其值,并返回OK,否则返回FALSE
if(S.base==S.top)
return FALSE;
e=*--S.top;
return OK;}
Status StackTraverse(SqStack S,Status (*visit)(SElemType b))
{//从栈底到栈顶依次对栈中每个元素调用函数visit(),一旦visit()失败,则操作失败
    SElemType *p=S.base;
    if(S.base==S.top) return FALSE;
while(p!=S.top)
(*visit)(*p++);
return OK;}
Status  visit(SElemType b)
{printf("%d ",b);
return OK;}
void main()
{int N,e;
SqStack S;
    InitStack(S);
scanf("%d",&N);
while(N)
{Push(S,N%8);
N=N/8;}
while(!StackEmpty(S))
{Pop(S,e);
printf("%d ",e);}
}
不是我写的.不过拿出来用



同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 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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