方格的走法

本文介绍了一个计算棋盘从左上角到右下角不同路径数量的方法,通过递归算法实现了这一过程,并提供了具体的实现代码及测试用例。

题目描述:

  * 请编写一个函数(允许增加子函数),计算n x m的棋盘格子(n为横向的格子数,m为竖向的格子数)沿着各自边缘线从左上
  * 角走到右下角,总共有多少种走法,要求不能走回头路,即:只能往右和往下走,不能往左和往上走。
             例如: 2x2的格式,总共有以下6种走法:
             要求:
     1、用程序方式实现
     2、传入n和m的值,计算出有多少种走法。
     3、当传入非法数据时,返回-1。
  * 计算出nxm个宫格从左上解走到右下角,总共有多少种走法,不允许走回头路,即:
  * 只能往右走和往下走,不能往上和往左走。
  * @param n : 横向的格子数;m: 竖向的格子数
  * @return  :返回走法个数。
  */

测试用例:n=2,m=2时,result=4    n=6,m=2时,result=28

	public long getLatticePaths(int n, int m) {
		//TODO: Please add your code here!
		if(n <= 0 || m <=0){
			return -1;
		}else if(n == 1 && m >=1){
		    return m+1;
		}else if((m == 1 && n >=1)){
			return n+1;
		}else{
		    return getLatticePaths(n - 1, m) + getLatticePaths(n, m - 1);
		}
	}


 

<think>好的,用户现在想了解方格网法在库容计算中的原理,特别是结合3D点云处理和地形建模。首先,我需要回顾之前关于点云密度和处理的讨论,比如大疆Livox L2雷达的点云参数,以及提到的数据处理技术,如动态冗余剔除、多传感器标定等。用户之前的问题涉及点云密度对应用的影响,现在转向具体的库容计算方法,这可能与地形建模和数据处理有关。 用户提供的引用中,引用[1]提到DEM法使用三角网(TIN)进行土方计算,精度高但需要详细的地形数据。引用[2]提到CAD插件处理复杂地形,可能涉及方格网法的应用。引用[3]则讨论了点云处理中的高度平均和坐标缩放问题,这可能影响地形模型的准确性。 需要明确方格网法的基本原理,并将其与用户之前的问题联系起来。方格网法常用于土方量计算,库容计算类似,但需考虑水体容积。可能涉及将区域划分为方格,计算每个方格的高程变化,再累加体积。结合点云数据的话,如何利用3D点云生成DEM或方格网是关键。 用户可能关心的是,如何将高密度的点云数据转换为方格网,每个方格的体积计算步骤,以及如何处理数据中的误差或噪声,比如使用Open3D进行预处理。此外,对比DEM法(如引用[1]中的三角网法)和方格网法的优缺点,可能也是用户潜在的问题。 需要注意用户提到的3D点云处理,可能需要解释点云如何被网格化,如何提取高程信息,以及如何处理点云数据中的异常值或缩放问题,如引用[3]中的情况。同时,结合之前提到的动态冗余剔除、滤波算法等,说明在库容计算中的具体应用。 最后,用户可能需要了解实际应用中的挑战,比如数据量大的处理、精度与效率的平衡,以及如何选择合适的方法(方格网法vs三角网法)根据项目需求。需要确保回答结构清晰,分步骤解释原理,结合点云处理和地形建模的技术细节,并引用之前的相关内容,如点云密度的影响、数据处理技术等。</think>### 方格网法在库容计算中的原理与3D点云处理技术 结合您提到的**方格网法**、**3D点云处理**与**地形建模**需求,从原理到技术实现的核心要点如下: --- #### 一、**方格网法库容计算原理** 1. **基础定义** 方格网法将计算区域划分为**规则网格**(如$10\text{m} \times 10\text{m}$),通过对比**设计高程面**(如水库设计水位)与**原始地形高程面**,计算每个网格的填挖体积,累加得到总库容。 计算公式为: $$ V = \sum_{i=1}^{n} S_i \cdot \Delta h_i $$ 其中: - $S_i$为第$i$个网格的水平投影面积 - $\Delta h_i$为网格内平均高程差(设计高程 - 原始高程) 2. **关键步骤** - **地形数据获取**:通过激光雷达(如Livox L2)或摄影测量获取高密度点云,生成数字高程模型(DEM)[^1] - **网格划分**:根据精度要求确定网格尺寸(如复杂地形用$5\text{m} \times 5\text{m}$,平坦区域用$20\text{m} \times 20\text{m}$) - **高程插值**:对每个网格顶点高程进行插值(常用方法:反距离权重法、克里金插值) - **体积计算**:将网格视为棱柱体,按四角高程差加权计算体积(或简化取平均高程差) 3. **与DEM法的对比** | 方法 | 方格网法 | DEM三角网法(引用[1]) | |------------|---------------------------|---------------------------------| | **建模方式** | 规则网格 | 不规则三角网(TIN) | | **适用场景** | 平坦/缓坡区域 | 复杂地形(陡坡、沟壑) | | **精度** | 依赖网格密度 | 更贴合实际地形,精度更高[^1] | | **计算效率** | 高(规则结构易并行化) | 低(需处理大量三角形拓扑关系) | --- #### 二、**3D点云处理与地形建模技术** 1. **点云预处理**(引用[3]问题) - **坐标归一化**:若点云坐标轴缩放比例不一致(如引用[3]中Z轴压缩问题),需统一坐标缩放比例,避免建模畸变 - **降噪滤波**:使用统计滤波(如PCL的`StatisticalOutlierRemoval`)去除离群点 - **地面分割**:通过RANSAC算法或布料模拟滤波(CSF)分离地面点与非地面点 2. **点云转DEM** - **格网化插值**:将点云投影到水平面,按方格网划分,对每个网格进行高程插值(如图) ``` 点云数据 → 空间索引(KD-Tree) → 网格内点云筛选 → 插值计算网格顶点高程 ``` - **插值方法选择**: - **反距离权重法(IDW)**:适用于均匀分布点云 - **移动最小二乘法(MLS)**:可修复点云表面不平滑问题 3. **库容计算优化** - **动态网格划分**:根据点云密度自适应调整网格大小(如高密度区域用细网格,低密度区域用粗网格) - **误差控制**: - 高程插值误差:通过交叉验证评估插值精度(典型误差$\leq 0.1\text{m}$) - 边缘效应补偿:对边界网格采用外延插值或引入缓冲区 --- #### 三、**实际应用挑战与解决方案** 1. **数据量问题** - **点云压缩**:使用Octree编码(引用[3])或Range-Encoding,压缩比可达$10:1$ - **并行计算**:利用GPU加速插值计算(如CUDA实现IDW算法) 2. **复杂地形处理** - **分层计算**:对水库淹没区分层(如每$1\text{m}$水位一层),逐层计算库容增量 - **混合方法**:结合方格网法与三角网法,陡坡区域用TIN,平坦区域用规则网格[^1] 3. **精度验证** - **对比实测数据**:通过RTK测量验证关键位置的高程精度 - **蒙特卡洛模拟**:评估高程插值误差对总库容的影响范围 --- #### 四、**改进方向** 1. **AI增强建模** 使用深度学习模型(如PointCNN)直接从点云预测DEM,减少人工插值步骤[^3] 2. **实时库容监测** 结合无人机LiDAR定期扫描,动态更新DEM并重新计算库容(如水库淤积量监测) --- ### 相关问题 1. 如何选择方格网尺寸以平衡计算效率与精度? 2. 点云插值算法(IDW、克里金)对库容计算结果的影响有多大? 3. 在水库动态监测中,如何实现方格网法库容计算的自动化流程?
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