40、递归算法:从表达式计算到回溯求解

递归算法:从表达式计算到回溯求解

递归算法:从表达式计算到回溯求解

1. 相互递归与表达式求值

在递归算法中,除了常见的方法自身调用以解决更简单问题的情况,还存在一组协作方法以递归方式相互调用的情况,这就是相互递归。下面我们将通过一个表达式求值的程序来详细探讨相互递归。

1.1 表达式语法分析

我们要计算像 3+4*5 (3+4)*5 1-(2-(3-(4-5))) 这样的算术表达式的值。由于 * / 的运算优先级高于 + - ,并且括号可以用来分组子表达式,计算过程会比较复杂。我们使用语法图来描述这些表达式的语法。

以表达式 3+4*5 为例,其分析过程如下:
1. 进入表达式语法图,箭头直接指向项(term),没有其他选择。
2. 进入项语法图,箭头指向因子(factor),同样没有选择。
3. 进入因子图,有两个选择:走顶部分支或底部分支。由于第一个输入标记是数字 3 而不是 ( ,所以走底部分支。
4. 接受输入标记,因为它与数字匹配。此时未处理的输入变为 +4*5
5. 沿着箭头从数字走到因子的末尾。就像方法调用一样,现在回溯,返回到项图中因子元素的末尾。
6. 现在有另一个选择:在项图中循环或退出。下一个输入标记是 + ,它与循环所需的

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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