HDU 1269

C++ Tarjan算法实现并应用
#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<stack>
#include<string>
#include<math.h>
#include<queue>
#include<set>
#include<algorithm>
#include<iostream>
#include<vector>
#include<map>
using namespace std;
#define LL long long
#define inf 1<<30
#define N 10010
vector<int>edge[N];
int low[N],dfn[N],belong[N];
stack<int>s;
bool vis[N];
int Index,cnt;
void tarjan(int u)
{
    int i,v;
    low[u]=dfn[u]=++Index;
    s.push(u);
    vis[u]=1;
    for(i=0;i<edge[u].size();i++)
    {
        v=edge[u][i];
        if(dfn[v]==0)
        {
            tarjan(v);
            low[u]=min(low[u],low[v]);
        }
        else if(vis[v]) low[u]=min(low[u],dfn[v]);
    }
    if(low[u]==dfn[u])
    {
        cnt++;
        while(1)
        {
            v=s.top();s.pop();
            belong[v]=cnt;
            vis[v]=0;
            if(v==u) break;
        }
    }
}
int main()
{
    int i,j,n,m,u,v;
    while(scanf("%d%d",&n,&m),n+m)
    {
        for(i=1;i<=n;i++) edge[i].clear();
        for(i=0;i<m;i++)
        {
            scanf("%d%d",&u,&v);
            edge[u].push_back(v);
        }
        memset(dfn,0,sizeof(dfn));
        memset(vis,0,sizeof(vis));
        Index=cnt=0;
        for(i=1;i<=n;i++)
        {
            if(!dfn[i])
                tarjan(i);
        }
        if(cnt==1) printf("Yes\n");
        else printf("No\n");
    }
    return 0;
}

内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
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