取小球问题

博客探讨了一个关于从编号不同的小球中取出指定数量小球的问题,采用递归算法进行求解。通过示例代码展示了如何使用Python实现递归,并在函数中加入打印信息以观察递归过程。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

盒子里N个小球,每个小球有不相同的编号。从里面取出M个小球,有取出顺序要求。求解有多少情况

def pick(a,n,L=()):
    for x in a:
        if x not in L:
            if len(L)==n-1:
                yield (x,)
            else:
                for res in pick(a,n,L+(x,)):
                    yield (x,)+res

比如5个小球,取3个。带入后结果为:

a=[1,2,3,4,5]
print list(pick(a,3))

[(1, 2, 3), (1, 2, 4), (1, 2, 5), (1, 3, 2), (1, 3, 4), (1, 3, 5), (1, 4, 2), (1, 4, 3), (1, 4, 5), (1, 5, 2), (1, 5, 3), (1, 5, 4), (2, 1, 3), (2, 1, 4), (2, 1, 5), (2, 3, 1), (2, 3, 4), (2, 3, 5), (2, 4, 1), (2, 4, 3), (2, 4, 5), (2, 5, 1), (2, 5, 3), (2, 5, 4), (3, 1, 2), (3, 1, 4), (3, 1, 5), (3, 2, 1), (3, 2, 4), (3, 2, 5), (3, 4, 1), (3, 4, 2), (3, 4, 5), (3, 5, 1), (3, 5, 2), (3, 5, 4), (4, 1, 2), (4, 1, 3), (4, 1, 5), (4, 2, 1), (4, 2, 3), (4, 2, 5), (4, 3, 1), (4, 3, 2), (4, 3, 5), (4, 5, 1), (4, 5, 2), (4, 5, 3), (5, 1, 2), (5, 1, 3), (5, 1, 4), (5, 2, 1), (5, 2, 3), (5,

### 使用OpenMV实现夹小球功能 为了完成这一目标,需先了解如何利用OpenMV进行颜色识别以及物体定位。通过设置特定的颜色阈值来区分同色彩的对象,在此过程中,能够精准锁定所需的小球位置[^1]。 当确定了待抓的目标之后,则要计算该物品相对于摄像头中心的位置偏差,以此作为调整依据让机械爪准确移动至指定地点上方准备执行拾起动作。这通常涉及到图像处理中的坐标转换算法应用,即把像素坐标系下的数据映射到实际物理空间里去指导设备运作路径规划工作。 对于具体的编程实践部分来说,下面给出了一段简化版Python脚本用于演示怎样调用openmv库函数来进行上述操作: ```python import sensor, image, time from pyb import Servo # 初始化传感器参数配置 sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) # 定义感兴趣区域内的红色范围(此处仅为示例,请根据实际情况修改) red_threshold = (0, 80, -70, 10, -20, 60) while(True): img = sensor.snapshot() # 获当前帧画面 blobs = img.find_blobs([red_threshold], pixels_threshold=200, area_threshold=200, merge=True) if blobs: max_blob = max(blobs, key=lambda b:b.pixels()) print('找到最大色块:',max_blob.cx(),max_blob.cy()) # 控制伺服电机转动角度以使机械手靠近目标物 s1 = Servo(1) angle_x = int((img.width()/2-max_blob.cx())/float(img.width())*90)+90 angle_y = abs(int(((img.height()-max_blob.cy()))/float(img.height())*90)-90) s1.angle(angle_x) time.sleep_ms(500) s1.angle(angle_y) ``` 这段代码展示了基本框架,但请注意真实环境中还需考虑更多因素如光照变化影响颜色判断准确性等问题;另外就是关于机械结构本身的设计也会极大地制约最终效果的好坏程度,因此建议读者朋友们结合自身项目特点灵活调整方案细节。
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