115.不同的路径II

描述

"不同的路径" 的跟进问题:

现在考虑网格中有障碍物,那样将会有多少条不同的路径?

网格中的障碍和空位置分别用 1 和 0 来表示。

m 和 n 均不超过100

您在真实的面试中是否遇到过这个题?   是

样例

如下所示在3x3的网格中有一个障碍物:

[
  [0,0,0],
  [0,1,0],
  [0,0,0]
]

一共有2条不同的路径从左上角到右下角。

在每次计算的时候要判断是否为1,要注意的点是如果下边和右边有障碍,这边后来的路径都是0;

class Solution {
public:
    /**
     * @param obstacleGrid: A list of lists of integers
     * @return: An integer
     */
    int uniquePathsWithObstacles(vector<vector<int>> &obstacleGrid) {
        // write your code here
        if(obstacleGrid.size()==0) return 0;
        if(obstacleGrid[0].size()==0) return 0;
        
        int m=obstacleGrid.size();
        int n=obstacleGrid[0].size();
        
        vector<vector<int>> pathSum(m,vector<int>(n,0X7FFFFFFF));
        
        for(int i=m-1;i>=0;i--){
            for(int j=n-1;j>=0;j--){
                if(obstacleGrid[i][j]==1) pathSum[i][j]=0;
                else if(i==m-1&&j==n-1) pathSum[i][j]=1;
                else if(i==m-1) pathSum[i][j]=pathSum[i][j+1];
                else if(j==n-1) pathSum[i][j]=pathSum[i+1][j];
                else pathSum[i][j]=pathSum[i+1][j]+pathSum[i][j+1];
            }
        }
        return pathSum[0][0];
    }
};

<think>嗯,用户想用MATLAB解析特定格式的TXT文件,提取路径和坐标信息,并根据路径索引处理数据。我需要先理解他的具体需求。首先,他提到的TXT文件包含路径(path)和坐标信息,可能需要将不同路径作为索引,然后提取对应的坐标数据。例如,可能有多个path,每个path后面跟着一系列坐标点,需要将这些坐标按path分类存储。 接下来,我得考虑如何读取和解析这样的TXT文件。MATLAB中常用的读取文本文件的函数有textscan、fgetl、fread等。如果文件结构有规律,比如每段以“path:xxx”开头,接着是坐标行,那么可以逐行读取,遇到path行时记录当前路径,然后将后续的坐标存入对应的结构体中。或者,可能需要使用正则表达式来匹配path和坐标数据。 然后,用户提到需要将path作为索引,并提取对应的坐标数据。这可能需要使用结构数组或者字典(containers.Map)来存储不同路径下的坐标。例如,每个path作为键,对应的坐标矩阵作为值。这样处理起来比较方便。 接下来,我需要考虑可能的文件格式。假设TXT文件的格式如下: path: /data/set1 (12.5, 30.2), (15.7, 32.8), ... path: /data/set2 (10.0, 25.3), (14.2, 28.9), ... 那么,读取时首先检测以“path:”开头的行,提取路径,然后读取下一行,解析坐标。如果坐标分布在多行,可能需要继续读取直到下一个path行或文件结束。 解析坐标时,可能需要用正则表达式提取括号内的数字,例如使用regexp函数匹配模式,如'(\d+\.?\d*)'来提取数字,然后将它们转换为数值类型。 另外,用户可能希望将提取的数据保存到MATLAB变量中,或者导出为其他格式,如Excel、CSV等,以便后续处理。可能还需要处理不同的分隔符或数据排列方式,比如坐标是用逗号分隔还是空格分隔,是否有括号等。 还需要考虑错误处理,比如文件是否存在、格式是否正确,遇到无法解析的行如何处理。可能需要添加异常捕获机制,或者预先检查文件格式。 此外,用户可能有批量处理的需求,比如处理多个TXT文件,或者自动遍历文件夹中的文件。但根据当前问题,暂时可能只需要处理单个文件,但可以建议扩展的方法。 最后,根据用户提供的引用,他们之前处理过STL/PLY文件、批量重命名、NetCDF数据提取和图像处理,可能对MATLAB的文件操作和数据处理有一定基础。因此,回答中可以适当使用结构体、循环、正则表达式等较高级的功能,同时保持代码清晰和注释详细。 总结步骤: 1. 读取TXT文件,逐行处理。 2. 识别path行,提取路径名。 3. 读取后续坐标行,解析坐标数据。 4. 存储到结构体或字典中,按path分类。 5. 处理可能的异常或格式问题。 6. 提供示例代码和测试方法。</think>### MATLAB解析含路径索引的TXT文件分步指南 #### 一、文件格式假设与示例 假设文件内容如下: ``` path: /dataset/experiment1 (12.5,30.2,1.8), (15.7,32.8,2.1), (14.3,29.5,1.9) path: /dataset/experiment2 (10.0,25.3,0.5), (14.2,28.9,0.7), (16.1,27.4,0.6) ``` #### 二、实现步骤与代码 1. **初始化数据结构** ```matlab data = struct('path', {}, 'coordinates', {}); current_path = ''; ``` 2. **逐行读取文件** ```matlab fid = fopen('data.txt', 'r'); while ~feof(fid) line = strtrim(fgetl(fid)); if isempty(line), continue; end ``` 3. **路径提取逻辑** ```matlab if startsWith(line, 'path:') current_path = strtrim(line(6:end)); % 提取冒号后的路径 data(end+1).path = current_path; % 创建新条目 data(end).coordinates = []; ``` 4. **坐标解析方法** ```matlab else pattern = '\(([\d\.]+),([\d\.]+),([\d\.]+)\)'; % 匹配三维坐标 [match, tokens] = regexp(line, pattern, 'match', 'tokens'); coords = cellfun(@(x) str2double(x), tokens, 'UniformOutput', false); data(end).coordinates = [data(end).coordinates; vertcat(coords{:})]; end ``` 5. **关闭文件与结果展示** ```matlab end fclose(fid); disp({data.path}); % 显示所有提取的路径 ``` #### 三、高级处理功能 1. **数据验证机制** ```matlab if isempty(current_path) error('发现无路径标识的坐标数据'); end ``` 2. **三维可视化示例** ```matlab figure; scatter3(data(1).coordinates(:,1), data(1).coordinates(:,2), data(1).coordinates(:,3)); title(data(1).path); ``` 3. **批量导出功能** ```matlab for k = 1:length(data) csvwrite([data(k).path '_coords.csv'], data(k).coordinates); end ``` #### 四、扩展应用场景 1. **与点云处理结合** 可将提取的坐标直接转换为点云对象: ```matlab ptCloud = pointCloud(data(1).coordinates); pcshow(ptCloud); ``` 2. **路径特征分析** 计算每个路径数据集的特征统计量: ```matlab stats = structfun(@(x) [mean(x), std(x)], data, 'UniformOutput', false); ``` 3. **时间序列关联** 若路径包含时间戳信息,可扩展解析逻辑: ```matlab time_pattern = '\d{4}-\d{2}-\d{2}T\d{2}:\d{2}'; time_stamp = regexp(current_path, time_pattern, 'match'); ```
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