Tarjan求桥和割点

本文深入讲解了Tarjan算法用于求解图论中的桥和割点问题。通过递归的方式为每个节点分配一个发现时间和低值,并据此判断桥和割点。适用于计算机科学领域的算法研究与实现。
//Tarjan 求桥和割点 
Tarjan(u,fa)
{
    DFN[u]=LoW[u]=++time;
    Cu=grey;
    for each e=(u,v)
    {
        Tarjan(v,u);
        if(Cv=white)
        {
            
            low[u]=min(low[u],low[v]);
        }else
        {
            low[u]=min(low[u],DFN[v]);
        }
    }
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/dancer16/p/7124483.html

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重研究了正向与逆向运动学解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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