中语言超酷特性 之 --- 便捷定义算法

中语言计算技术研究与发展联盟

舒生羽  wzyorg@gmail.com

 

        在中语言设计者的理解中,“指称、形容、计算“是程序的的三大基本要义,而这其实也是人们用语言或者其它方法进行交流的基本内容(也许情感交流并非如此)。而计算在程序中的地位尤为突出,这也在中语言设计过程中得到最多的关注,中语言为计算作出程序内的描述提供了非常多的方式,这些内容将在后续介绍中出现。

        中语言对程序设计有着一些自己的描述术语,对计算部分正是如此。比如,对于英文的function,中语言内一般将其称为算力,因为这正如物理中的力一样是改变符号世界状态的东西。而且与算法的通常称呼在某种意义上吻合。英文中的statement,中语言一般叫做算策,而expression在中语言的称呼是算式。更多相关内容可以参考中语言网站www.zhongyuyan.org/ZStudy

        这里要介绍的是中语言可以直接用一个等号加算式的方式来定义简单的计算过程,而无需C/C++通常需要的{}块,而且还可以进行返回型的自动推导,这有着很有效的实用性。

        下面程序就是一个使用这样的便捷方式来定义返回型自动推导的简单算力。

 

 朴库.标准进出;



幂和: (参一: * 参二: * 次: )->.=参一 ^^ 次 + 参二 ^^ 次;

道: ()->()=
{
    打印文套("%d^^%d + %d^^%d = %d\n", 2, 2, 3, 2, 幂和(2, 3, 2));
    打印文套("%d^^%d + %d^^%d = %d\n", 3, 2, 4, 2, 幂和(3, 4, 2));
    打印文套("%d^^%d + %d^^%d = %d\n", 4, 3, 5, 3, 幂和(4, 5, 3));
}

 

 程序的执行结果如下图所示:

 

官网源文件参考:http://www.zhongyuyan.org/ZStudy/超酷程序/便捷定义算法.html

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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