一张有转折意义的神秘地图

最新推荐文章于 2026-01-07 10:05:34 发布
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#面试 #工作

很多语现在还不方便说，到底是什么，你们随便猜猜吧。
点击浏览大图。


2007.07.27另注：
现在可以说了。
这个是我去上海激动面试前一天。在网上找的路线图。黄色的是地铁一号线的火车南站和漕宝路站。棋子是目的地。路线是用来测量距离的。
漕宝路站走过去1.12公里，南站站过去0.9公里。结果我选择的是火车南站的路线。整个过程，包括面试都很顺利。

以后就要和Jeffrey Zhao一起共事了。今天已经向部长提交的辞呈。下面估计1-2周内会做一些工作上的交接。8.10号之前可以到达新的岗位。新的开始，新的挑战，新的机遇。

dushizhuma
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RPG Maker：发布与分享你的RPG游戏_2024-07-13_14-51-44.Tex
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你在被窝里刷手机岁月静好，一个名叫 Flink 的 ​“神秘引擎” 却在远方和时间赛跑...
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▼ 关注「Flink 中文社区」，获取更多技术干货▼你在被窝里刷手机岁月静好，一个 “神秘引擎” 却在远方和时间赛跑文 | 史中“时间就是金钱，效率就是生命。”1981 年，一群年轻人用...
《无畏战车：从Westwood的机械革命到玩家心中的永恒经典》
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经典的智能寻路算法A*
帮利
03-21 1286
MulinB按：经典的智能寻路算法，一个老外写的很透彻很清晰，很容易让人理解神秘的A*算法。以下是一个中文翻译版。 A*寻路初探 GameDev.net 作者： Patrick Lester 译者：Panic 2005年3月18日   译者序：很久以前就知道了A*算法，但是从未认真读过相关的文章，也没有看过代码，只是脑子里有个模糊的概念。这次决定从头开始，研究一下这个
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输入，大小为 m×n。：空地，可以走。：障碍，不能走到该格，也不能通过该格继续前进。+1​目标：从(0, 0)走到(m-1, n-1)的不同路径数。用一个同样大小的二维数组dp。定义dp[i][j]表示从起点(0,0)到达位置(i,j)的不同路径数。+1​好处含义直观：“走到这个格子的所有方式有多少”。障碍就可以体现在该格的，后面状态转移自然会"看不到"这条路。
有多个转折点的链接轨迹找出转折点
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### 轨迹中转折点的识别与确定 在轨迹数据中，转折点通常指的是轨迹方向发生显著变化的点。识别这些转折点对于分析移动模式、路径规划、轨迹聚类和异常检测等任务至关重要。以下是几种在具有多个转折点的连接轨迹中识别和确定各个转折点的方法。 #### 1. 基于角度变化的转折点检测 轨迹中的转折点通常表现为方向的变化。通过计算相邻线段之间的夹角，可以检测到方向变化较大的点。具体步骤如下： - 假设轨迹表示为一系列点 $ P = \{p_1, p_2, ..., p_n\} $，其中 $ p_i = (x_i, y_i) $。 - 对于每三个连续点 $ p_{i-1}, p_i, p_{i+1} $，计算向量 $ \vec{v_1} = p_i - p_{i-1} $ 和 $ \vec{v_2} = p_{i+1} - p_i $。 - 计算这两个向量之间的夹角 $ \theta $，公式为： $$ \theta = \arccos\left( \frac{\vec{v_1} \cdot \vec{v_2}}{|\vec{v_1}||\vec{v_2}|} \right) $$ - 如果 $ \theta $ 超过某个阈值（例如 30° 或 45°），则认为 $ p_i $ 是一个转折点。 #### 2. 基于曲率的转折点检测 曲率是描述轨迹弯曲程度的一个指标。曲率较大的点通常对应轨迹的转折点。计算曲率的方法如下： - 对于轨迹中的点 $ p_i $，计算其曲率 $ \kappa_i $： $$ \kappa_i = \frac{|\vec{v_1} \times \vec{v_2}|}{|\vec{v_1}||\vec{v_2}|^2} $$ 其中 $ \vec{v_1} = p_i - p_{i-1} $，$ \vec{v_2} = p_{i+1} - p_i $。 - 如果 $ \kappa_i $ 超过某个阈值，则认为 $ p_i $ 是一个转折点。 #### 3. 基于滑动窗口的轨迹分割 滑动窗口方法可以用于检测轨迹的局部变化。通过比较窗口内的轨迹与直线的拟合程度，可以识别出转折点： - 选择一个固定大小的滑动窗口（例如 5 个点）。 - 在窗口内拟合一条直线，并计算轨迹点与直线的平均距离。 - 如果平均距离超过某个阈值，则认为窗口中间点是一个转折点。 #### 4. 基于轨迹的时空特性检测转折点 在某些应用场景中，轨迹的时空特性也可以用于检测转折点。例如，在自动驾驶或轨迹预测中，停留行为或速度变化可能与转折点相关。停留行为可以通过平均坐标、到达时间（S.arvT）和离开时间（S.levT）来表示。如果某段时间内速度显著下降或轨迹方向发生改变，则可能对应一个转折点[^2]。 #### 5. 基于图搜索的轨迹转折点识别 在某些情况下，轨迹可以表示为图结构，其中节点代表轨迹点，边代表点之间的连接关系。通过图搜索算法（如 Dijkstra 或 A* 算法）可以识别出路径中的关键转折点。这种方法在基于采样的路径规划中较为常见，尤其是在自动驾驶领域[^1]。 #### 6. 代码示例：基于角度变化的转折点检测 以下是一个简单的 Python 实现，用于检测轨迹中的转折点： ```python import math def angle_between(v1, v2): dot_product = v1[0] * v2[0] + v1[1] * v2[1] norm_v1 = math.sqrt(v1[0]**2 + v1[1]**2) norm_v2 = math.sqrt(v2[0]**2 + v2[1]**2) cos_theta = dot_product / (norm_v1 * norm_v2) theta = math.acos(cos_theta) return math.degrees(theta) def detect_turning_points(traj, threshold=30): turning_points = [] for i in range(1, len(traj) - 1): p_prev = traj[i-1] p_curr = traj[i] p_next = traj[i+1] v1 = (p_curr[0] - p_prev[0], p_curr[1] - p_prev[1]) v2 = (p_next[0] - p_curr[0], p_next[1] - p_curr[1]) angle = angle_between(v1, v2) if angle > threshold: turning_points.append(i) return turning_points # 示例轨迹 traj = [(0, 0), (1, 1), (2, 2), (3, 1), (4, 0)] turning_points = detect_turning_points(traj) print("转折点索引：", turning_points) ``` ###
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