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宽度优先搜索(BFS)示例解析
本文介绍了一个简单的宽度优先搜索(BFS)算法实现案例,通过寻找从起点到终点的路径,展示了BFS的基本原理及应用。该算法适用于求解最短路径问题,并在搜索过程中记录了所有可能路径的长度。
/*此题较为简单,只有两个方向典型的bfs将所有情况记录下来,满足宽度优先原则*/
#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <algorithm>
#include <cstring>
#include <queue>

using namespace std;

int n, a, b;//共有n层楼,从a层到 b层,a,b是随机给的
int step[205];
int vis[205];
int tall, cnt;//tall为一个临时变量保存当前高度当前将要向上或者下走,cnt为当前为第几级
int times[205];//宽度优先搜索将所走的路的长度都记录下来

int bfs(){
    queue<int>q;
    q.push(a);
    vis[a] = 1;
    times[a] = 0;
    while(!q.empty()){
        cnt = q.front();
        q.pop();
        for(int i = 0; i < 2; i++){//两方向一个向上走一个向下走
            if( i == 0)
                tall = cnt + step[cnt];//向上走
            else
                tall = cnt- step[cnt];//向下走,判断完向上走后得回来回到向上走之前的那个点向下走
            if(tall < 1 || tall > n) continue ;//当前的台阶书不能大于n,或不能小于1
            if(!vis[tall]){
                q.push(tall);
                vis[tall] = 1;//你可能会疑惑为什么标记,因为按照宽度搜索每一步都是最近的(短的),且每个点搜索一次,它有别于dfs的房就在这里,dfs是从一个根,或节点走到树叶找到目标或者没找到但是到了边界在回溯,bfs是由 根 到树叶一层扫完,深度加一再扫下一层并记录下来,所以所有点只扫一次,因此bfs利于算最短路,而dfs利于判断是否可达目标地点。
                times[tall] = times[cnt] + 1;//这里用数组times原因是保存没个点的权值也就是次数,bfs会将每个情况都记录,这里用数组记录每到新的一层都加一
            }
            if(tall == b) return times[tall];
        }
    }
    return -1;
}

int main()
{
    while(scanf("%d", &n) != EOF && n){
        memset(step, 0, sizeof(step));
        memset(vis, 0, sizeof(vis));
        scanf("%d%d", &a, &b);
        for(int i = 1; i <= n; i++) scanf("%d", &step[i]);
        printf("%d\n", bfs());
    }
    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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