jia cheng fang

本文介绍了一个使用C++实现的宽度优先搜索(BFS)算法,该算法用于寻找从起点到终点的最短路径。通过定义状态转移方程,利用队列来实现节点的遍历,演示了如何解决迷宫寻路等问题。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >



#include<iostream>
#include<queue>
using namespace std;
int used[10001]={0},step[10001]={0};
int m,n;

queue<int>q1;
int moveto(int u,int dire);
int bfs();
void init();
int main()
{
 int num;
 cin>>m>>n;
  init();
  num=bfs();
  cout<<num<<endl;
}
void init()
{
 q1.push(m);
 step[m]=0;
 used[m]=1;
}
int bfs()
{
 int u,v,i;
 while(!q1.empty())
 {
  u=q1.front();
  q1.pop();
  for(i=0;i<3;i++)
  {
   v=moveto(u,i);
   if(v==n)
   return(step[u]+1);
   else if(v<=n&&used[v]!=1)
   {
    q1.push(v);
    step[v]=step[u]+1;
    used[v]=1;
   }
       }
    }
}
int moveto(int u,int dire) 
{
 
 if(dire==0)
 return(u+1);
 else if(dire==1)
 return(u+u);
 else
 return(u*u);
}  

内容概要:本文系统介绍了基于C#(VS2022+.NET Core)与HALCON 24.11的工业视觉测量拟合技术,涵盖边缘提取、几何拟合、精度优化及工业部署全流程。文中详细解析了亚像素边缘提取、Tukey抗噪算法、SVD平面拟合等核心技术,并提供了汽车零件孔径测量、PCB焊点共面性检测等典型应用场景的完整代码示例。通过GPU加速、EtherCAT同步等优化策略,实现了±0.01mm级测量精度,满足ISO 1101标准。此外,文章还探讨了深度学习、量子启发式算法等前沿技术的应用前景。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉C#和HALCON的工程师或研究人员,以及从事工业视觉测量与自动化检测领域的技术人员。 使用场景及目标:①学习如何使用C#和HALCON实现高精度工业视觉测量系统的开发;②掌握边缘提取、抗差拟合、3D点云处理等核心技术的具体实现方法;③了解工业部署中的关键技术,如GPU加速、EtherCAT同步控制、实时数据看板等;④探索基于深度学习和量子计算的前沿技术在工业视觉中的应用。 其他说明:本文不仅提供了详细的理论分析和技术实现,还附有完整的代码示例和实验数据,帮助读者更好地理解和实践。同时,文中提到的硬件选型、校准方法、精度验证等内容,为实际项目实施提供了重要参考。文章最后还给出了未来的技术演进方向和开发者行动建议,如量子-经典混合计算、自监督学习等,以及参与HALCON官方认证和开源社区的建议。
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