第九周项目4--广义表算法库及应用2

本文提供了一段C语言代码示例,展示了如何实现广义表的基本操作,包括计算广义表中的原子个数及寻找最大原子。通过具体的实例演示了广义表的创建、显示及两种关键操作的具体实现。
#include <stdio.h>  
#include "glist.h"  
  
int atomnum(GLNode *g)  //求广义表g中的原子个数  
{  
    if (g!=NULL)  
    {  
        if (g->tag==0)  
            return 1+atomnum(g->link);  
        else  
            return atomnum(g->val.sublist)+atomnum(g->link);  
    }  
    else  
        return 0;  
}  
  
ElemType maxatom(GLNode *g)             //求广义表g中最大原子  
{  
    ElemType max1,max2;  
    if (g!=NULL)  
    {  
        if (g->tag==0)  
        {  
            max1=maxatom(g->link);  
            return(g->val.data>max1?g->val.data:max1);  
        }  
        else  
        {  
            max1=maxatom(g->val.sublist);  
            max2=maxatom(g->link);  
            return(max1>max2?max1:max2);  
        }  
    }  
    else  
        return 0;  
}  
  
int main()  
{  
    GLNode *g;  
    char *s="(b,(b,a,(#),d),((a,b),c((#))))";  
    g = CreateGL(s);  
    DispGL(g);  
    printf("\n");  
    printf("原子个数 :%d\n", atomnum(g));  
    printf("最大原子 :%c\n", maxatom(g));  
    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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