while((distance_to_target > branch_length) || hasObstacle(target, Xnew) || count < 2000)

{
// Code to generate new random node
// ...

// Check if new node is closer to target than current node
if (distance_to_new < distance_to_target) {
// Check if path from current node to new node is obstacle-free
if (!hasObstacle(Xnearest, Xnew)) {
// Update target node and branch length
target = Xnew;
branch_length = distance_to_new;
}
}

// Increment iteration count
count++;
}

// Code to return path from start to target node
// ...

相关问题

多元线性回归 java实现_多元线性回归----Java简单实现

多元线性回归是一种常见的机器学习算法，可以用来预测多个自变量与一个因变量之间的关系。在Java中，可以使用一些数学库来实现多元线性回归。

以下是一个简单的多元线性回归实现代码示例：

import org.apache.commons.math3.stat.regression.OLSMultipleLinearRegression;

public class MultipleLinearRegression {
    public static void main(String[] args) {
        // 构造样本数据
        double[][] x = { { 1, 2, 3 }, { 2, 3, 4 }, { 3, 4, 5 }, { 4, 5, 6 }, { 5, 6, 7 } };
        double[] y = { 5, 6, 7, 8, 9 };

        // 创建多元线性回归对象
        OLSMultipleLinearRegression regression = new OLSMultipleLinearRegression();
        regression.newSampleData(y, x);

        // 计算系数
        double[] beta = regression.estimateRegressionParameters();
        System.out.println("系数：");
        for (double b : beta) {
            System.out.println(b);
        }

        // 预测
        double[] xNew = { 6, 7, 8 };
        double yNew = regression.predict(xNew);
        System.out.println("预测值：" + yNew);
    }
}

在代码中，先构造了一个样本数据集，包括三个自变量和一个因变量。然后，创建了一个多元线性回归对象，并将样本数据集传入。通过调用 `estimateRegressionParameters()` 方法，可以计算出回归系数。最后，通过调用 `predict()` 方法，可以预测新的自变量对应的因变量值。

需要注意的是，这里使用了 `org.apache.commons.math3` 库中的 `OLSMultipleLinearRegression` 类来实现多元线性回归。如果没有安装该库，可以在 Maven 中添加以下依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.commons</groupId>
    <artifactId>commons-math3</artifactId>
    <version>3.6.1</version>
</dependency>

以上就是一个简单的多元线性回归实现示例。当然，实际应用中还需要考虑数据预处理、模型评估等问题。

开发线性插值程序 # 在这个文件中完成Interp类的定义 class Interp: def __init__(self, x, y): self.x = x self.y = y def predict(self, xnew): # 对于一个xnew，返回插值结果 return 111 def predict_lst(self, xnew_lst): # 返回一个列表, 每个元素都是xnew_lst元素的插值结果 return [111, 111]

好的，我可以帮你完成这个任务。下面是一个简单的线性插值程序的实现。

class Interp:
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y

    def predict(self, xnew):
        # 对于一个xnew，返回插值结果
        if xnew <= self.x[0]:
            return self.y[0]
        elif xnew >= self.x[-1]:
            return self.y[-1]
        else:
            for i in range(len(self.x) - 1):
                if xnew >= self.x[i] and xnew <= self.x[i + 1]:
                    x1, y1 = self.x[i], self.y[i]
                    x2, y2 = self.x[i + 1], self.y[i + 1]
                    return y1 + (y2 - y1) * (xnew - x1) / (x2 - x1)

    def predict_lst(self, xnew_lst):
        # 返回一个列表, 每个元素都是xnew_lst元素的插值结果
        return [self.predict(xnew) for xnew in xnew_lst]

在这个实现中，我们首先在构造函数中存储了x和y的值。在predict方法中，我们对xnew进行线性插值计算，并返回结果。对于predict_lst方法，我们对xnew_lst中的每个元素调用predict方法，并将插值结果存储在列表中返回。