递归小栗子

本文介绍了递归算法的应用实例,包括年龄计算、阶乘、斐波那契数列及二分查找等经典问题的解决方法。

一、alex多大了

def alex(n):
   	     if n == 4:
                   return 40
       else:
             return alex(n+1)+2
        print(alex(1))              # 46

二、阶乘
def jiec(n):
    	   if n == 1:
        	return 1
    	   else:
        	return n*jiec(n-1)
       print(jiec(3))              # 6

三、斐波那契数列
def feib(n):
    if n == 1 or n == 2:
        return 1
    else:
        return feib(n-1) + feib(n-2)
print(feib(33))               # 3524578
四、二分查找
def erfen(l,aim,start = 0,end = None):
    if end == None:
        end = len(l) - 1
    if start <= end:
        mid = (end - start)//2 + start
        if l[mid] < aim:
            return erfen(l,aim,start,mid-1)
        elif l[mid] > aim:
            return erfen(l,aim,mid+1,end)
        else:
            return aim,mid
    else:
        print('找不到')
l = [1,2,4,59,60,78,90]
print(erfen(l,59))
五、三级菜单
def f(m):
    while True:
        for i in m:
            print(i)
        choice = input('选择:')
        if choice == 'q' or choice == 'b':
            return choice
        elif choice in m and m[choice]:
            borq = f(m[choice])
            if borq == 'q':
                return 'q'
print(f(menu))

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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