uva10010--String

字符串搜索算法
本文介绍了一个基础的字符串搜索问题及其实现方法。通过遍历二维字符数组,并针对每个找到的目标字符进行八个方向的路径搜索,来查找指定单词是否存在于网格中。文章详细展示了搜索算法的具体实现过程。

这个题目也是比较基础的字符串问题,对我来说代码略长了点。不过还好是过了~

//#define LOCAL #include <stdio.h> #include <string.h> #define MAXN 50 + 10 char letters[MAXN][MAXN]; bool isVisited[MAXN][MAXN]; struct Node { int x; int y; } node; void findChar(char); void findWaldorf(); int row, col; int main() { #ifdef LOCAL freopen("input.txt", "r", stdin); //freopen("output.txt", "w", stdout); #endif int cases; scanf("%d", &cases); int i, j; int k; for(k = 0; k < cases; k++) { // 数据初始化 memset(letters, 0, sizeof(letters)); memset(isVisited, 0, sizeof(isVisited)); // 数据输入 scanf("%d%d", &row, &col); for(i = 0; i < row; i++) for(j = 0; j < col; j++) { scanf("\n%c", &letters[i][j]); if(letters[i][j] >= 97) letters[i][j] = letters[i][j] - 32; } // 算法主体 findWaldorf(); // 输出结果 if(k != cases - 1) printf("\n"); } return 0; } void findWaldorf() { int count; int i; bool flag = false; char word[MAXN]; scanf("%d", &count); while(count--) { // 输入单词并将单词转化成大写 memset(word, 0, sizeof(word)); memset(isVisited, 0, sizeof(isVisited)); scanf("%s", word); for(i = 0; i < strlen(word); i++) { if(word[i] >= 97) word[i] -= 32; } node.x = 0; node.y = 0; flag = false; while(!flag) { findChar(word[0]); // 向上比较 if(node.x >= strlen(word) - 1 && !flag) { for(i = 0; i < strlen(word); i++) { if(letters[node.x - i][node.y] != word[i]) { flag = false; break; } flag = true; } } // 向左上比较 if(node.x >= strlen(word) - 1 && node.y >= strlen(word) - 1 && !flag) { for(i = 0; i < strlen(word); i++) { if(letters[node.x - i][node.y - i] != word[i]) { flag = false; break; } flag = true; } } // 向左比较 if(node.y >= strlen(word) - 1 && !flag) { for(i = 0; i < strlen(word); i++) { if(letters[node.x][node.y - i] != word[i]) { flag = false; break; } flag = true; } } // 向右上比较 if(node.x >= strlen(word) - 1 && col - node.y >= strlen(word) && !flag) { for(i = 0; i < strlen(word); i++) { if(letters[node.x - i][node.y + i] != word[i]) { flag = false; break; } flag = true; } } // 向右比较 if(col - node.y >= strlen(word) && !flag) { for(i = 0; i < strlen(word); i++) { if(letters[node.x][node.y + i] != word[i]) { flag = false; break; } flag = true; } } // 向右下比较 if(row - node.x >= strlen(word) && col - node.y >= strlen(word) && !flag) { for(i = 0; i < strlen(word); i++) { if(letters[node.x + i][node.y + i] != word[i]) { flag = false; break; } flag = true; } } // 向下比较 if(row - node.x >= strlen(word)&& !flag) { for(i = 0; i < strlen(word); i++) { if(letters[node.x + i][node.y] != word[i]) { flag = false; break; } flag = true; } } // 向左下比较 if(row - node.x >= strlen(word) && node.y >= strlen(word) - 1 && !flag) { for(i = 0; i < strlen(word); i++) { if(letters[node.x + i][node.y + i] != word[i]) { flag = false; break; } flag = true; } } } // 输出结果 printf("%d %d\n", node.x + 1, node.y + 1); } } void findChar(char temp) { for(int i = 0; i < col; i++) for(int j = 0; j < row; j++) if(letters[j][i] == temp && !isVisited[j][i]) { node.x = j; node.y = i; isVisited[j][i] = true; return; } }


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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