《代码大全》学习笔记—— 第十七章,不常见的控制结构

本文探讨了在编程中不常见的控制结构,如多个return语句和递归的应用,并提供了使用goto语句的指导原则。

第十七章,不常见的控制结构

前言

谨慎的使用这些控制结构,将会获得更多的帮助。

17.1 子程序中有多处返回

<!-- [if !supportLists]-->1、 <!-- [endif]-->如果能够增强可读性,那么就是用 return

<!-- [if !supportLists]-->2、 <!-- [endif]-->用防卫子句来简化复杂的错误处理。

<!-- [if !supportLists]-->3、 <!-- [endif]-->减少子程序中 return 的数量。

17.2 递归

使用递归的技巧:

<!-- [if !supportLists]-->1、 <!-- [endif]-->确认递归能够停止。

<!-- [if !supportLists]-->2、 <!-- [endif]-->使用安全计数器防止出现无穷递归。

<!-- [if !supportLists]-->3、 <!-- [endif]-->把递归限制在一个子程序中。

<!-- [if !supportLists]-->4、 <!-- [endif]-->留心栈空间。

<!-- [if !supportLists]-->5、 <!-- [endif]-->不要用递归计算阶乘和斐波那契数列。

17.2 goto

CHECKLIST: Unusual Control Structures

核对表:不常见的控制结构

Return

<!-- [if !supportLists]-->1、 <!-- [endif]-->每一个子程序都仅在必要的时候才使用 return 吗?

<!-- [if !supportLists]-->2、 <!-- [endif]-->使用 return 有助于增强可读性吗?

递归

<!-- [if !supportLists]-->1、 <!-- [endif]-->递归子程序包含了停止递归的代码了吗?

<!-- [if !supportLists]-->2、 <!-- [endif]-->子程序使用安全计数器来确保该子程序能够挺下来吗?

<!-- [if !supportLists]-->3、 <!-- [endif]-->递归只位于一个子程序中吗?

<!-- [if !supportLists]-->4、 <!-- [endif]-->子程序的递归深度处于程序栈容量可以满足的限度吗?

<!-- [if !supportLists]-->5、 <!-- [endif]-->递归是实现子程序的最佳方法吗?

Goto

本章要点

多个 return 可以提高子程序的可读性,同时避免产生很深的嵌套逻辑。

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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