自定义排序

自定义数组排序
解决办法
把自定义比较的函数引用传递给sort( ) 方法
讨论
如果要自定义排序,可用sort( ) 方法和自定义比较函数。sort( ) 方法重复调用比较函数对两个数组元素进行比较,比较函数接受两个参数即数组元素(我们称为a和b),根据具体的排序方式返回正数,负数或0。如果返回负数,a排在b前,如果返回0,位置不变,如果返回正数,a排在b后,直到所有元素对比完毕。

下面有个例子对字符串数组进行自定义排序,比如是一个歌曲名数组,在排序时忽略字符串中含有的"The" 字母,首先看看默认的排序:

+展开
-ActionScript
var bands:Array = ["The Clash",
"The Who",
"Led Zeppelin",
"The Beatles",
"Aerosmith",
"Cream"];
bands.sort( );
for(var i:int = 0; i < bands.length; i++) {
trace(bands[i]);
/* 输出:
Aerosmith
Cream
Led Zeppelin
The Beatles
The Clash
The Who
*/

}


给sort( ) 方法传递bandNameSort 比较函数:

+展开
-ActionScript
var bands:Array = ["The Clash",
"The Who",
"Led Zeppelin",
"The Beatles",
"Aerosmith",
"Cream"];
bands.sort(bandNameSort);
for(var i:int = 0; i < bands.length; i++) {
trace(bands[i]);
/*输出
Aerosmith
The Beatles
The Clash
Cream
Led Zeppelin
The Who
*/

}
function bandNameSort(band1:String, band2:String):int
{
band1 = band1.toLowerCase( );
band2 = band2.toLowerCase( );
if(band1.substr(0, 4) == "the ") {
band1 = band1.substr(4);
}
if(band2.substr(0, 4) == "the ") {
band2 = band2.substr(4);
}
if(band1 < band2) {
return -1;
}
else {
return 1;
}
}


bandNameSort( ) 函数把字符串元素转换为小写,然后检测是否含有"The ",如果有则剪切掉,取剩余字符串进行比较

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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