HDU 1142 A Walk Through the Forest

本文介绍了一种结合记忆化搜索与深度优先搜索(DFS)的算法实现,并通过具体的代码示例展示了如何利用该算法解决特定问题。文章首先定义了问题背景,随后通过结构化的代码实现了广度优先搜索(BFS)来预处理路径长度,再通过DFS进行搜索并利用记忆化技术避免重复计算,最终输出问题的解决方案。

记忆化搜索+dfs

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<queue>

using namespace std;

int n,m;
int dir[4][2]={1,0,0,1,-1,0,0,-1};
int map[1005][1005];
bool visit[1005];
int dist[1005];
int sum[1005];
const int INF=0x7fffff;
struct node
{
    int x,y;
};
queue<int> q;

void BFS()
{
    int i,now;
    memset(visit,false,sizeof(visit));
    for(i=0;i<=n;i++) dist[i]=INF;
    while(!q.empty()) q.pop();
    dist[2]=0;
    q.push(2);
    visit[2]=true;
    while(!q.empty())
    {
        now=q.front();
        q.pop();
        visit[now]=false;
        for(i=1;i<=n;i++)
        {
            if(dist[i]>dist[now]+map[now][i])
            {
                dist[i]=dist[now]+map[now][i];
                if(visit[i]==false)
                {
                    q.push(i);
                    visit[i]=true;
                }
            }
        }
    }
}
int dfs(int now)
{
    int i,sum1=0;
    if(now==2) return 1;
    if(sum[now]) return sum[now];
    for(i=1;i<=n;i++)
    {
        if(map[now][i]<INF&&dist[now]>dist[i])
        {
            if(sum[i]) sum1+=sum[i];
            else sum1+=dfs(i);
        }
    }
    sum1+=sum[now];
    sum[now]=sum1;
    return sum[now];
}
int main()
{
    while(scanf("%d",&n)!=EOF&&n)
    {
        memset(sum,0,sizeof(sum));
        scanf("%d",&m);
        int s,t,v;
        for(int i=0;i<=n;i++)
            for(int j=0;j<=n;j++)
            {
                if(i==j) map[i][j]=0;
                else map[i][j]=INF;
            }

        for(int i=0;i<m;i++)
        {
            scanf("%d%d%d",&s,&t,&v);
            if(v<map[s][t])
                map[s][t]=map[t][s]=v;
        }
        BFS();
      //  for(int i=0;i<=n;i++) cout<<dist[i]<<' ';
      //  cout<<endl;
        int sum1=dfs(1);
        printf("%d\n",sum1);
    }
    return 0;
}



内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
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