continue函数matlab

在 MATLAB 中，"continue" 是一个控制流语句，用于在循环中跳过当前迭代并继续下一次迭代。

当遇到 "continue" 语句时，它会立即终止当前迭代并跳转到循环的下一次迭代。这意味着循环体中 continue 语句之后的代码将不被执行，而循环条件会被重新检查。

以下是一个示例，展示了如何使用 "continue" 来跳过特定条件下的迭代：

for i = 1:10
   if mod(i, 2) == 0
       continue; % 如果 i 是偶数，则跳过当前迭代
   end
   fprintf('当前的 i 值是 %d\n', i);
end

在上面的示例中，循环从1到10，但是当 i 是偶数时，通过使用 "continue" 来跳过该迭代。因此，只有奇数才会被打印出来。输出将是：

当前的 i 值是 1
当前的 i 值是 3
当前的 i 值是 5
当前的 i 值是 7
当前的 i 值是 9

希望这个例子能够帮助你理解 MATLAB 中 "continue" 的用法。如有其他问题，请随时提问。

相关问题

matlab中的continue函数

在 MATLAB 中，`continue` 是一个控制流语句，用于跳过当前循环中的剩余语句并开始下一次迭代。通常在 `if` 语句或者 `switch` 语句中使用，以便满足特定条件时跳过当前迭代进行下一次迭代。

下面是一个简单的示例，展示如何在循环中使用 `continue`：

for i = 1:10
    if mod(i, 2) == 0
        continue;
    end
    disp(i);
end

上述代码会输出 1、3、5、7、9，因为在 `if` 语句中，当 `i` 为偶数时，会跳过当前迭代，直接开始下一次迭代。因此，只有当 `i` 为奇数时才会执行 `disp(i)` 语句。

需要注意的是，在使用 `continue` 时，一定要保证循环的迭代条件能够在某个时刻结束循环，否则循环可能会进入死循环。

导航函数matlab代码

以下是使用曼哈顿距离作为导航函数的Matlab代码示例：

function [path, cost] = Astar(start, goal, obstacles)
% 输入参数：
% start - 起点坐标
% goal - 终点坐标
% obstacles - 障碍物二维数组，1表示障碍物，0表示可通过
% 输出参数：
% path - 路径数组，每个元素为一个坐标点
% cost - 路径代价

% 计算曼哈顿距离
h = @(x,y) abs(x-goal(1)) + abs(y-goal(2));

% 初始化起点和终点节点
start_node = struct('pos', start, 'g', 0, 'h', h(start(1), start(2)), 'parent', []);
goal_node = struct('pos', goal, 'g', Inf, 'h', 0, 'parent', []);

% 初始化open和closed列表
open_list = [start_node];
closed_list = [];

while ~isempty(open_list)
    % 从open列表中找到f值最小的节点
    [min_f, min_idx] = min([open_list.g] + [open_list.h]);
    current_node = open_list(min_idx);
    
    % 如果当前节点是终点，则返回路径
    if isequal(current_node.pos, goal_node.pos)
        path = backtrack_path(current_node);
        cost = current_node.g;
        return;
    end
    
    % 将当前节点从open列表中移除，并添加到closed列表中
    open_list(min_idx) = [];
    closed_list(end+1) = current_node;
    
    % 扩展当前节点的邻居节点
    neighbors = get_neighbors(current_node, obstacles);
    for i = 1:length(neighbors)
        neighbor = neighbors(i);
        % 如果邻居节点已经在closed列表中，则跳过
        if ismember(neighbor, closed_list)
            continue;
        end
        % 计算邻居节点的g值
        new_g = current_node.g + 1;
        % 如果邻居节点已经在open列表中，则更新g值和parent
        open_idx = find(ismember(open_list, neighbor));
        if ~isempty(open_idx)
            if new_g < open_list(open_idx).g
                open_list(open_idx).g = new_g;
                open_list(open_idx).parent = current_node;
            end
        % 否则添加邻居节点到open列表中
        else
            neighbor.g = new_g;
            neighbor.h = h(neighbor.pos(1), neighbor.pos(2));
            neighbor.parent = current_node;
            open_list(end+1) = neighbor;
        end
    end
end

% 如果open列表已经空了，但是仍然没有找到路径，则返回空
path = [];
cost = Inf;

end

% 获取当前节点的邻居节点
function neighbors = get_neighbors(node, obstacles)
    x = node.pos(1);
    y = node.pos(2);
    neighbors = [];
    if x > 1 && ~obstacles(x-1, y)
        neighbors(end+1) = struct('pos', [x-1 y], 'g', Inf, 'h', 0, 'parent', []);
    end
    if x < size(obstacles, 1) && ~obstacles(x+1, y)
        neighbors(end+1) = struct('pos', [x+1 y], 'g', Inf, 'h', 0, 'parent', []);
    end
    if y > 1 && ~obstacles(x, y-1)
        neighbors(end+1) = struct('pos', [x y-1], 'g', Inf, 'h', 0, 'parent', []);
    end
    if y < size(obstacles, 2) && ~obstacles(x, y+1)
        neighbors(end+1) = struct('pos', [x y+1], 'g', Inf, 'h', 0, 'parent', []);
    end
end

% 回溯路径
function path = backtrack_path(node)
    path = [node.pos];
    while ~isempty(node.parent)
        node = node.parent;
        path = [node.pos; path];
    end
end

上述代码实现了一个基于A*算法的路径规划器，其中使用曼哈顿距离作为导航函数。该代码可以在二维障碍物地图上进行路径规划，返回一条从起点到终点的最短路径。