j=0; while 1 path.pos(j+3).x = T.v(pathIndex).x; path.pos(j+3).y = T.v(pathIndex).y; pathIndex = T.v(pathIndex).indPrev; if pathIndex == 1 break end j=j+1; end

时间: 2024-04-26 19:22:58 浏览: 16
这段代码是用于路径规划中绘制路径的。在前面的代码中,path.pos数组的前两个元素已经被赋值为终点和终点的前一个节点,现在需要从这个前一个节点开始向根节点回溯,将路径上的所有点添加到path.pos数组中。 在while循环中,pathIndex表示当前节点的索引。在每次循环中,将当前节点的坐标添加到path.pos数组中,并将pathIndex更新为当前节点的父节点的索引。如果当前节点是树的根节点(即索引为1),则跳出循环。j变量用于记录已经添加到path.pos数组中的点的数目,初始化为0,每次循环后加1,表示已经添加了一个点。因为path.pos数组的前两个元素已经被赋值为终点和终点的前一个节点,所以在添加路径上的点时,需要从数组的第4个元素开始添加。
相关问题

void BFS() { queue<Pos>q; q.push(start); int dx[4]={0,1,0,-1},dy[4]={1,0,-1,0}; bookBFS[start.x][start.y]=1; int flag=0; while(q.size()!=0) { Pos t=q.front(); q.pop(); if(t.x==finish.x&&t.y==finish.y) { flag=1; finish.step=t.step; Pos t=finish; while(!(t.x==start.x&&t.y==start.y)) { path[k].x=t.x;path[k++].y=t.y; int dx[4]={0,1,0,-1},dy[4]={1,0,-1,0}; for(int i=0;i<4;i++){ Pos s=t; s.x+=dx[i];s.y+=dy[i]; if(s.x<=0||s.x>MAXN-2||s.y<=0||s.y>MAXN-2||maze[s.x][s.y]==1)continue; if(visit[s.x][s.y]==visit[t.x][t.y]-1){t.x=s.x;t.y=s.y;break;} } } path[k]=start; } if(flag==1)break; for(int i=0;i<4;i++) { Pos p=t; p.x+=dx[i];p.y+=dy[i];p.step++; if(p.x<=0||p.x>MAXN-2||p.y<=0||p.y>MAXN-2||maze[p.x][p.y]==1||bookBFS[p.x][p.y]==1) continue; bookBFS[p.x][p.y]=1; visit[p.x][p.y]=p.step; q.push(p); } } }解释这段代码

这段代码实现的是迷宫的广度优先搜索算法,用于求出起点到终点的最短路径。下面是代码的详细解释: 1. 定义了一个结构体 Pos,用于表示迷宫中的每个位置,包括横坐标、纵坐标和步数。 2. 定义了一个队列 q,用于存储待搜索的位置。 3. 将起点 start 加入队列,并将其标记为已访问。 4. 定义了一个数组 dx 和 dy,表示在四个方向上的横坐标和纵坐标的变化量。例如,dx[0]=0,dy[0]=1 表示向右移动一个单位。 5. 定义了一个变量 flag,用于标记是否已经找到了终点。 6. 当队列不为空时,从队首取出一个位置 t 进行搜索。 7. 如果当前位置 t 是终点,则标记已找到终点,将终点的步数赋值给 finish.step,并倒推出从起点到终点的路径。具体做法是从终点开始,依次向上、下、左、右四个方向搜索,找到步数比当前位置小 1 的位置,将其作为新的位置 t,直到找到起点为止。倒推出的路径存储在 path 数组中,其中 k 表示路径的长度。 8. 如果已经找到了终点,则退出循环。 9. 否则,依次向上、下、左、右四个方向搜索,找到未访问过的位置,并将其加入队列中。同时,将该位置标记为已访问,并记录该位置到起点的步数。

将这段代码变成用matlab实现#include<bits/stdc++.h> using namespace std; struct Pos{ int p; int w; int s; int v; int Get(){ return p*8+w*4+s*2+v; } }; Pos Change(Pos a,int i){ if(i==0) a.p=abs(a.p-1); else if(i==1){ //商人和狼 if(a.p==a.w)a.w=abs(a.w-1); a.p=abs(a.p-1); } else if(i==2){ //商人和羊 if(a.p==a.s)a.s=abs(a.s-1); a.p=abs(a.p-1); } else { //商人和菜 if(a.p==a.v)a.v=abs(a.v-1); a.p=abs(a.p-1); } return a; } int Judge(Pos a) { if(a.p==a.s||(a.p==a.w&&a.w==a.v)) return true; return false; } int Judge(Pos a,Pos b){ if(a.w==b.w&&a.p==b.p&&a.s==b.s&&a.v==b.v ) return true; return false; } void GetLength(Pos start,Pos a,Pos *prev){ vector<Pos> path; Pos p = a; path.push_back(p); while (!Judge(p,start)) { path.push_back(prev[p.Get()]); p = prev[p.Get()]; } cout << "Shortest path length: " << path.size()<< endl; cout << "Shortest path: \n"; for (int i = path.size() - 1; i >= 0; i--) { cout << "(" << path[i].p << "," << path[i].w << "," << path[i].s << "," << path[i].v << ") \n"; } cout << endl; } void BFS(Pos start, Pos goal, int* f) { queue<Pos> q; int len = 0; Pos prev[16]; // 用于记录每个状态是由哪个状态转移而来 memset(f, 0, sizeof(f)); q.push(start); prev[start.Get()] = start; f[start.Get()] = 1; while (!q.empty()) { Pos a; a = q.front(); q.pop(); len++; if (Judge(a, goal)) { return GetLength(start,a,prev); } else { for (int i = 0; i < 4; i++) { Pos b; b = Change(a, i); if (Judge(b) && f[b.Get()] == 0) { q.push(b); f[b.Get()] = 1; prev[b.Get()] = a; // 记录当前状态是由哪个状态转移而来 } } } } } int main(){ int pathlength,f[16]; Pos start; Pos goal; start.p=0; start.s=0; start.w=0; start.v=0; goal.p=1; goal.s=1; goal.v=1; goal.w=1; for(int i=0;i<16;i++) f[i]=0; BFS(start,goal,f); return 0; }

好的,以下是用 Matlab 实现的代码: ```matlab % 定义结构体 Pos Pos.p = 0; Pos.w = 0; Pos.s = 0; Pos.v = 0; % 定义函数 Change function a = Change(a, i) if i == 0 a.p = abs(a.p - 1); elseif i == 1 if a.p == a.w a.w = abs(a.w - 1); end a.p = abs(a.p - 1); elseif i == 2 if a.p == a.s a.s = abs(a.s - 1); end a.p = abs(a.p - 1); else if a.p == a.v a.v = abs(a.v - 1); end a.p = abs(a.p - 1); end end % 定义函数 Judge function flag = Judge(a, b) if a.p == b.p && a.w == b.w && a.s == b.s && a.v == b.v flag = true; else flag = false; end end % 定义函数 GetLength function GetLength(start, a, prev) path = []; p = a; path = [path, p]; while ~Judge(p, start) path = [path, prev(p.p*8+p.w*4+p.s*2+p.v+1)]; p = prev(p.p*8+p.w*4+p.s*2+p.v+1); end disp(['Shortest path length: ', num2str(length(path))]); disp('Shortest path:'); for i = length(path):-1:1 disp(['(', num2str(path(i).p), ',', num2str(path(i).w), ',', num2str(path(i).s), ',', num2str(path(i).v), ')']); end end % 定义函数 BFS function BFS(start, goal, f) q = []; len = 0; prev = repmat(Pos, 16, 1); memset(f, 0, 16); q = [q, start]; prev(start.p*8+start.w*4+start.s*2+start.v+1) = start; f(start.p*8+start.w*4+start.s*2+start.v+1) = 1; while ~isempty(q) a = q(1); q(1) = []; len = len + 1; if Judge(a, goal) GetLength(start, a, prev); return else for i = 0:3 b = Change(a, i); if Judge(b) && f(b.p*8+b.w*4+b.s*2+b.v+1) == 0 q = [q, b]; f(b.p*8+b.w*4+b.s*2+b.v+1) = 1; prev(b.p*8+b.w*4+b.s*2+b.v+1) = a; end end end end end % 主函数 start.p = 0; start.s = 0; start.w = 0; start.v = 0; goal.p = 1; goal.s = 1; goal.v = 1; goal.w = 1; f = zeros(1, 16); BFS(start, goal, f); ``` 在上面的示例中,我们首先定义了结构体 `Pos`,并分别初始化其四个属性。接着定义了三个函数 `Change`、`Judge` 和 `GetLength`,分别对应原 C++ 代码中的三个函数。最后定义了主函数,在其中初始化起点和终点,并创建一个长度为16的数组 `f` 用于记录状态是否已经访问过。然后调用 `BFS` 函数进行广度优先搜索,找到从起点到终点的最短路径。

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将这段代码变成用matlab实现#include<bits/stdc++.h> using namespace std;struct Pos{ int p; int w; int s; int v; int Get(){ return p8+w4+s*2+v; } };Pos Change(Pos a,int i){ if(i==0) a.p=abs(a.p-1); else if(i==1){ //商人和狼 if(a.p==a.w)a.w=abs(a.w-1); a.p=abs(a.p-1); } else if(i==2){ //商人和羊 if(a.p==a.s)a.s=abs(a.s-1); a.p=abs(a.p-1); } else { //商人和菜 if(a.p==a.v)a.v=abs(a.v-1); a.p=abs(a.p-1); } return a; } int Judge(Pos a) { if(a.p==a.s||(a.p==a.w&&a.w==a.v))返回真;返回假;} int Judge(Pos a,Pos b){ if(a.w==b.w&&a.p==b.p&&a.s==b.s&&a.v==b.v ) return true; return false; } void GetLength(Pos start,Pos a,Pos prev){ vector path;位置 p = a;path.push_back(p);而(!Judge(p,start)) { path.push_back(prev[p.Get()]); p = prev[p.Get()]; } cout << “Shortest path length: ” << path.size()<< endl;cout << “最短路径: \n”;for (int i = path.size() - 1; i >= 0; i--) { cout << “(” << path[i].p << “,” << path[i].w << “,” << path[i].s << “,” << path[i].v <<“) \n”; }库特<<恩德尔;} void BFS(Pos start, Pos goal, int f) { queue q; int len = 0;位置上一个[16];用于记录每个状态是由哪个状态转移而来 memset(f, 0, sizeof(f));Q.推送(启动);上一页[开始。get()] = 开始;f[开始。get()] = 1;while (!q.empty()) { Pos a; a = q.front(); q.pop(); len++; if (Judge(a, goal)) { return GetLength(start,a,prev); } else { for (int i = 0; i < 4; i++) { Pos b; b = Change(a, i); if (Judge(b) && f[b.Get()] == 0) { q.push(b); f[b.Get()] = 1; prev[b.Get()] = a; // 记录当前状态是由哪个状态转移而来 } } } } } } int main(){ int pathlength,f[16];位置开始;位置目标;开始.p=0;开始.s=0;开始.w=0;开始.v=0;目标.p=1;目标=1;目标 v=1;目标.w=1;for(int i=0;i<16;i++) f[i]=0;BFS(开始,目标,f);返回 0;}

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import copy import math import random import time from multiprocessing import Pool as ThreadPool path1='att48.tsp' path2='eil76.tsp' path3='pcb442.tsp' path4='rd100.tsp' path5='tsp225.tsp' def readcity(path): df = pd.read_csv("C:\\文件\\现代优化算法\\TSP训练数据集\\"+path, sep=" ", skiprows=6, header=None) return df df = readcity(path4) city = np.array(range(1,len(df[0][0:len(df)-1])+1)) city_x = np.array(df[1][0:len(df)-1]) city_y = np.array(df[2][0:len(df)-1]) city_pos = np.stack((city_x, city_y), axis=1) def distance(city1, city2): return math.sqrt((city1[0]-city2[0])**2 + (city1[1]-city2[1])**2) def path_length(path): length = 0 for i in range(len(path)-1): length += distance(city_pos[path[i]-1], city_pos[path[i+1]-1]) length += distance(city_pos[path[-1]-1], city_pos[path[0]-1]) return length def initial_solution(): unvisited_cities = list(range(1, len(city)+1)) current_city = random.choice(unvisited_cities) solution = [current_city] unvisited_cities.remove(current_city) while unvisited_cities: next_city = min(unvisited_cities, key=lambda city: distance(city_pos[current_city-1], city_pos[city-1])) unvisited_cities.remove(next_city) solution.append(next_city) current_city = next_city return solution def two_opt_swap(path, i, k): new_path = path[:i] + path[i:k + 1][::-1] + path[k + 1:] return new_path 请以上述代码为开头,输出一段以模拟退火算法解决tsp问题的代码,输入为.tsp文件,要求实现用2-opt法构造邻域、在内循环中用Metropolis准则接受解、用最近邻居构造启发式贪心算法构造初始解、输出初始解和解值、最优解和解值、迭代次数和迭代过程的功能

请解释以下代码from queue import Queue # 迷宫地图,其中 0 表示可走的路,1 表示障碍物 maze = [ [0, 0, 0, 0, 0], [0, 1, 0, 1, 0], [0, 0, 1, 0, 0], [1, 0, 0, 1, 0], [0, 0, 0, 0, 0] ] # 迷宫的行数和列数 n = len(maze) m = len(maze[0]) # 起点和终点坐标 start_pos = (0, 0) end_pos = (n-1, m-1) # 定义四个方向的偏移量 directions = [(0, 1), (0, -1), (1, 0), (-1, 0)] # 广度优先算法 def bfs(): # 初始化队列和起点 q = Queue() q.put(start_pos) visited = set() visited.add(start_pos) prev = {} # 记录路径的前一个位置 # 开始搜索 while not q.empty(): cur_pos = q.get() # 判断是否到达终点 if cur_pos == end_pos: return True, prev # 搜索当前位置的四个方向 for d in directions: next_pos = (cur_pos[0]+d[0], cur_pos[1]+d[1]) # 判断下一个位置是否越界或者是障碍物 if next_pos[0] < 0 or next_pos[0] >= n or next_pos[1] < 0 or next_pos[1] >= m or maze[next_pos[0]][next_pos[1]] == 1: continue # 判断下一个位置是否已经访问过 if next_pos not in visited: q.put(next_pos) visited.add(next_pos) prev[next_pos] = cur_pos # 没有找到终点 return False, prev # 调用广度优先搜索函数 found, prev = bfs() if found: # 构建路径 path = [end_pos] cur = end_pos while cur != start_pos: cur = prev[cur] path.append(cur) path.reverse() # 输出路径 print("可以到达终点!路径为:") for i in range(n): for j in range(m): if (i, j) in path: print("★", end="") elif maze[i][j] == 1: print("■", end="") else: print("□", end="") print() else: print("无法到达终点!")

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