问题处理备忘


网络

        服务端程序,尽量避免主动关闭连接

            连接量大的时候,主动关闭大量的连接,会有大量 time_wait
            此时尽量让 客户端来关闭连接,服务端做半关闭即可(半关闭 写)
            另,《为什么 muduo 的 shutdown() 没有直接关闭 TCP 连接? 》提到
                用 shutdown 而不用 close 的效果是,如果对方已经发送了数据,这些数据还“在路上”,那么 muduo 不会漏收这些数据
                
        java recv 0 字节

            java socket 的recv也类似于C, recv 0 字节 就是连接断开了,

            此时应该关闭该连接;

            代码:


                byte[] headByte = new byte[4];
                inputStream.read(headByte);
                int bodyLength = Tools.b2i(headByte, 0, 4);
                byte[] bodyByte = new byte[bodyLength];
                inputStream.read(bodyByte);
                rbyte=bodyByte;


内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,核心算法采用蒙特卡罗树搜索(MCTS)。项目旨在解决无人机在复杂三维环境中自主路径规划的问题,通过MCTS的随机模拟与渐进式搜索机制,实现高效、智能化的路径规划。项目仅考虑静态环境建模,还集成了障碍物检测与避障机制,确保无人机飞行的安全性和效率。文档涵盖了从环境准备、数据处理、算法设计与实现、模型训练与预测、性能评估到GUI界面设计的完整流程,并提供了详细的代码示例。此外,项目采用模块化设计,支持多无人机协同路径规划、动态环境实时路径重规划等未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和无人机技术的研发人员;从事无人机路径规划、智能导航系统开发的工程师;对MCTS算法感兴趣的算法研究人员。 使用场景及目标:①理解MCTS算法在三维路径规划中的应用;②掌握基于MATLAB的无人机路径规划项目开发全流程;③学习如何通过MCTS算法优化无人机在复杂环境中的飞行路径,提高飞行安全性和效率;④为后续多无人机协同规划、动态环境实时调整等高级应用打下基础。 其他说明:项目仅提供了详细的理论解释和技术实现,还特别关注了实际应用中的挑战和解决方案。例如,通过多阶段优化与迭代增强机制提升路径质量,结合环境建模与障碍物感知保障路径安全,利用GPU加速推理提升计算效率等。此外,项目还强调了代码模块化与调试便利性,便于后续功能扩展和性能优化。项目未来改进方向包括引入深度强化学习辅助路径规划、扩展至多无人机协同路径规划、增强动态环境实时路径重规划能力等,展示了广阔的应用前景和发展潜力。
### 硬币问题备忘录算法实现与解释 硬币问题是经典的动态规划问题之一,其目标是计算使用最少的硬币数量来凑出给定金额。备忘录算法(Memoization)是一种优化技术,通过存储子问题的结果避免重复计算,从而提高效率[^4]。 #### 1. 问题描述 给定一组同面额的硬币 `coins` 和一个总金额 `amount`,求出凑成该金额所需的最少硬币数量。如果无法凑出该金额,则返回 -1。 #### 2. 备忘录算法的核心思想 备忘录算法基于递归思想,并引入一个数组 `memo` 来记录每个子问题的结果。在递归过程中,若遇到已解决的子问题,则直接从 `memo` 中取出结果,避免重复计算。 #### 3. 实现步骤 以下是备忘录算法的实现步骤: - 定义一个递归函数 `dp(n)`,表示凑出金额 `n` 所需的最少硬币数。 - 使用一个数组 `memo` 记录每个金额 `n` 的最优解。 - 在递归中,先检查当前金额是否已经计算过,如果是,则直接返回结果。 - 对于当前金额 `n`,尝试每一种硬币面额,递归计算剩余金额的最优解。 - 返回所有可能方案中的最小值。 #### 4. 代码实现 以下是一个 Python 实现示例: ```python def coinChange(coins, amount): # 初始化备忘录,大小为 amount + 1,初始值为 -2 表示未计算 memo = [-2] * (amount + 1) def dp(n): # 如果金额为 0,返回 0 if n == 0: return 0 # 如果金额小于 0,返回 -1 表示无解 if n < 0: return -1 # 如果备忘录中有记录,直接返回 if memo[n] != -2: return memo[n] res = float('inf') # 初始化结果为正无穷大 for coin in coins: # 遍历每种硬币 subproblem = dp(n - coin) # 计算剩余金额的最优解 if subproblem == -1: # 如果子问题无解,跳过 continue res = min(res, subproblem + 1) # 更新最优解 # 将结果存入备忘录 memo[n] = res if res != float('inf') else -1 return memo[n] return dp(amount) ``` #### 5. 示例运行 假设输入硬币面额 `[1, 2, 5]` 和总金额 `11`,调用 `coinChange([1, 2, 5], 11)`,程序将返回 `3`,即使用三枚硬币(两枚 5 和一枚 1)可以凑出总金额[^2]。 #### 6. 时间复杂度与空间复杂度 - **时间复杂度**:O(amount × len(coins)),其中 `amount` 是目标金额,`len(coins)` 是硬币种类数。每个金额最多计算一次。 - **空间复杂度**:O(amount),用于存储备忘录数组。 #### 7. 注意事项 - 备忘录数组的大小应设置为 `amount + 1`,以确保访问 `memo[amount]` 会越界[^4]。 - 在递归中,必须先处理边界情况(如金额为负或为零),再访问备忘录,否则可能导致越界错误。 --- ###
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