6、Elixir 基础数据结构与特性详解

Elixir 基础数据结构与特性详解

1. 列表(Lists)

1.1 列表基础

在 Elixir 中,列表用于管理动态、可变大小的数据集合。其语法看似与其他语言的数组相似,但实际上它的工作方式更像单链表。例如:

iex(1)> prime_numbers = [2, 3, 5, 7]
[2, 3, 5, 7]

大多数列表操作的时间复杂度为 O(n),例如计算列表长度的 Kernel.length/1 函数:

iex(2)> length(prime_numbers)
4

获取列表元素可以使用 Enum.at/2 函数,不过这也是一个 O(n) 操作:

iex(3)> Enum.at(prime_numbers, 3)
7

当需要直接访问元素时,列表并不是最佳选择,此时可以考虑使用元组、映射或更高级的数据结构。

1.2 列表实用函数

可以使用 in 运算符检查列表是否包含特定元素:

iex(4)> 5 in prime_numbers
true
iex(5)> 4 in prime_numbers
f
一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 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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