图的邻接表结构的宽度搜索

#include<iostream>
#include<queue>
using namespace std;

const int MAXN = 100;

struct node
{
	int v;
	struct node *next;
};
typedef struct node *link;

struct Graph
{
	int V;
	int E;
	link *adj;
};
struct Graph *G;
bool visited[MAXN];

void GraphInit(int V, int E)
{
	G = (struct Graph *)malloc(sizeof(struct Graph));
	G->adj = (link *)malloc(sizeof(link)*(V+1));
	G->V = V;
	G->E = E;

	for(int v=1;v<=V;v++)
	{
		G->adj[v] = NULL;
	}
}

void AddEdge(int u, int v)
{
	link e = (link)malloc(sizeof(link));
	e->v = v;
	e->next = G->adj[u];
	G->adj[u] = e;

	link p = (link)malloc(sizeof(link));
	p->v = u;
	p->next = G->adj[v];
	G->adj[v] = p;
}

void BFS(int t)
{
	queue<int> Q;
	Q.push(t);
	visited[t] = true;
	while( !Q.empty() )
	{
		int u = Q.front();
		Q.pop();
		cout << u << " " ;
		link p = G->adj[u];/*此处必须是p=G->adj[u].因为添加边时时G->adj[u] = e 所以遍历的时候p=G->adj[u]*/
		while(p && visited[p->v]==false)
		{
			visited[p->v] = true;
			Q.push(p->v);
			p = p->next;
		}
	}
}

void GraphBFS()
{
	memset( visited, false, sizeof(visited) );
	for(int v=1; v<=G->V; v++)
	{
		if( !visited[v] )
			BFS(v);
	}
}

int main()
{
	int V, E;
	cin >> V >> E;
	GraphInit(V, E);
	int u, v;
	for(int i=0; i<E; i++)
	{
		cin >> u >> v;
		AddEdge(u, v);
	}
	
	GraphBFS();
	return 0;
}


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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