map = map.map;
时间: 2024-03-20 13:36:55 浏览: 19
在C++中,map是一种关联容器,它提供了一种键值对的映射关系。map的类型是std::map,它是一个模板类,可以存储任意类型的键和值。
当你写下"map = map.map;"时,这是一种自我赋值的操作。它将map对象的值赋给了自身,相当于将原来的map对象复制给了自己。
这样的操作在C++中是合法的,但是并没有实际意义,因为它并不会改变map对象的内容。实际上,这个操作只是将原来的map对象的副本赋给了自己,没有产生任何实际效果。
所以,这个操作并没有什么实际用途,可以说是多余的。
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用Python编写代码在此代码下利用Astar算法寻路,其中p为随机生成障碍物的概率:class randomMAP: def init(self, size, start, goal, p): self.size = size self.start = start self.goal = goal self.p = p def creatmap(self): self.map =np.zeros(self.size, dtype='int') for i in range(self.map.shape[0]): for j in range(self.map.shape[1]): if (i != self.start[0] or j != self.start[1]) and (i != self.goal[0] or j != self.goal[1]) and random.random() < self.p: self.map[i][j] = 5 map1 = randomMAP((20, 20), (0, 0), (19, 19), 0.3) map1.creatmap() print(map1.map) plt.matshow(map1.map) plt.show()
这段代码创建了一个随机地图,其中包含随机生成的障碍物。使用A*算法寻路需要先定义节点类,然后实现A*算法的具体逻辑。下面是一个简单的实现,可以根据自己的需求进行修改:
```python
import numpy as np
import random
import heapq
import matplotlib.pyplot as plt
class Node:
def __init__(self, x, y):
self.x = x
self.y = y
self.g = 0
self.h = 0
self.f = 0
self.parent = None
def __lt__(self, other):
return self.f < other.f
class AStar:
def __init__(self, start, goal, map):
self.start = start
self.goal = goal
self.map = map
def heuristic(self, a, b):
# 曼哈顿距离作为启发函数
return abs(a.x - b.x) + abs(a.y - b.y)
def get_neighbors(self, node):
neighbors = []
for i in range(-1, 2):
for j in range(-1, 2):
if i == 0 and j == 0:
continue
x = node.x + i
y = node.y + j
if x < 0 or x >= self.map.shape[0] or y < 0 or y >= self.map.shape[1]:
continue
if self.map[x][y] == 5:
continue
neighbors.append(Node(x, y))
return neighbors
def search(self):
open_list = []
closed_list = []
start_node = Node(self.start[0], self.start[1])
goal_node = Node(self.goal[0], self.goal[1])
heapq.heappush(open_list, start_node)
while len(open_list) > 0:
current_node = heapq.heappop(open_list)
if current_node.x == goal_node.x and current_node.y == goal_node.y:
path = []
while current_node is not None:
path.append((current_node.x, current_node.y))
current_node = current_node.parent
return path[::-1]
closed_list.append(current_node)
for neighbor in self.get_neighbors(current_node):
if neighbor in closed_list:
continue
neighbor.g = current_node.g + 1
neighbor.h = self.heuristic(neighbor, goal_node)
neighbor.f = neighbor.g + neighbor.h
neighbor.parent = current_node
if neighbor not in open_list:
heapq.heappush(open_list, neighbor)
return None
class randomMAP:
def __init__(self, size, start, goal, p):
self.size = size
self.start = start
self.goal = goal
self.p = p
def creatmap(self):
self.map = np.zeros(self.size, dtype='int')
for i in range(self.map.shape[0]):
for j in range(self.map.shape[1]):
if (i != self.start[0] or j != self.start[1]) and (i != self.goal[0] or j != self.goal[1]) and random.random() < self.p:
self.map[i][j] = 5
map1 = randomMAP((20, 20), (0, 0), (19, 19), 0.3)
map1.creatmap()
print(map1.map)
astar = AStar(map1.start, map1.goal, map1.map)
path = astar.search()
if path is None:
print("No path found")
else:
print(path)
plt.matshow(map1.map)
if path is not None:
path_x = [x for (x, y) in path]
path_y = [y for (x, y) in path]
plt.plot(path_y, path_x, 'r')
plt.show()
```
这个实现中,为了方便起见,启发函数使用的是曼哈顿距离。如果需要更高的精度,可以使用欧几里得距离或其他启发函数。
def map_data(data_map, axis_num): data_map = np.max(data_map, axis=axis_num) data_map -= data_map.min() data_map = data_map / data_map.max() data_map = np.array(data_map * 255, dtype=np.uint8) return data_map 翻译这段代码
这段代码的作用是将输入的二维数组或多维数组的每个元素映射到0到255之间的整数,并将其作为输出返回。
具体实现步骤如下:
1. 第一个参数data_map是一个二维或多维数组,表示待映射的数据。
2. 第二个参数axis_num表示在哪个轴上求最大值,比如axis_num=0表示在第0维上求最大值,返回一个由每列最大值组成的一维数组。axis_num=1表示在第1维上求最大值,返回一个由每行最大值组成的一维数组。
3. 对于返回的一维数组,我们用np.max函数求得最大值,然后用这个最大值来对原数组进行归一化,即data_map = data_map / data_map.max()。
4. 将0~1之间的数值映射到0~255之间的整数,即data_map = np.array(data_map * 255, dtype=np.uint8)。
5. 返回映射后的数组data_map。