练习2————1016

本文介绍了一种通过深度优先搜索(DFS)算法解决红黑问题的方法。问题设定在一个由红色和黑色方砖组成的房间内,从指定的起点出发,仅能行走于黑色方砖上,目标是计算可以到达的黑色方砖总数。文中详细展示了如何利用递归DFS遍历所有可达路径,并通过标记已访问节点避免重复计算。

题目:红黑问题

题意:一个满是方形瓷砖的房间里长宽分别为H,W(长款不超过20),瓷砖颜色只有黑(-)和红(#)两种颜色,一个人站在房间的某个位置@,只能走黑色瓷砖,求可走瓷砖数

思路:只有四个方向可走,初始化坐标增量代表四个方向,

           每走一步判断当前位置是否还在房间内,判断是否为黑瓷砖,

          为了避免死循环,判断是否走过

感想:注意题目中H,W不超过20,只有黑色可走。


代码:

#include <iostream>  
#include<string.h>  
using namespace std;      
int d[4][2]={{0,1},{0,-1},{-1,0},{1,0}};    
int v[20][20];  
char m[20][20];  
int sum=0;  
void DFS(int x,int y)  
{  
  
    int nx,ny;  
    for(int i=0;i<4;i++)  
    {  
        nx=x+d[i][0];  
        ny=y+d[i][1];  
  
       

      if(m[nx][ny]=='.')
{
if(nx>=0&&nx<m&&ny>=0&&ny<n)
{
if(v[nx][ny]==0) 
{
v[nx][ny]=1;  
                                       sum++;  
                                       DFS(nx,ny);
}
}
}


    }    
}  
  
  
int main()  
{  
    int x,y;  
    int m,n;
    while(cin>>n>>m)  
    {  
        if(m==0||n==0)  
            break;  
        for(int i=0;i<m;i++)  
            for(int j=0;j<n;j++)  
            {  
                cin>>m[i][j];  
                if(m[i][j]=='@')  
                {  
                    x=i;  
                    y=j;  
                }  
            }  
  
        memset(v,0,sizeof(v));  
        sum=1;  
        DFS(x,y);  
        cout<<sum<<endl;  
  
    }  
  
    return 0;  


内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
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