全排列

两种全排列

方法相近,都是设置标记,然后递归,判断边界,递归。

/*       1~n中选m个数字进行全排列        */
#include <stdio.h>
void PrintPerm(int *a,int n,int m ,int cur);

int main ()
{
	int n,m,a[100];
	printf("input n: \n");scanf("%d",&n);
	printf("input m: \n");scanf("%d",&m);
	PrintPerm(a,n,m,0);
	return 0;
}

void PrintPerm(int *a,int n,int m,int cur )
{
	int i,j ;
	if(cur == m)
	{
		for(i = 0 ; i < m ; i++)
		{
			printf("%d", a[i]);
		}
		printf("\n");
	}
	else
	{
		for(i = 1 ; i <= n ;i++)   //依次从1~n中取一个数给a[cur]
		{
			int ok = 1 ;
			for(j = 0 ; j < cur && ok ;j++)
				if(a[j] == i)
					ok = 0;                //i已经出现过
			if(ok)         //未出现过
			{
				a[cur] = i;
				PrintPerm(a,n,m,cur+1);
			}
		}
	}
}


/*  全排列  */

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
int used[1000];
int a[1000];           //全局变量的默认值是0
void dfs(int cur,int end,int n)
{
	int i;
	if(cur==end+1)
	{

		for(i=1;i<=end;i++)
		{
			printf("%d ",a[i]);
		}
			printf("\n");
	}
	for(i=1;i<=n;i++)
	{
		if(!used[i])
		{
			  a[cur]=i;
			  used[i]=1;
			  dfs(cur+1,end,n);
			  used[i]=0;
		}
	}
}
int main() {
	int k;
	scanf("%d",&k);
	while(k--)
	{
		int n,m,i,j;
		scanf("%d%d",&n,&m);
		dfs(1,m,n);
	}
	return 0;
}


同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 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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