iter = 1:5000 xd = (max(lit(:,1))+min(lit(:,1)))/3; if(rand() > randsample) x_rand = [unifrnd(xd,800),unifrnd(0,800)]; else x_rand = [x_G , y_G ]; end

这段代码中，iter = 1:5000定义了一个循环变量iter，它的值从1到5000，表示循环执行的次数。

xd = (max(lit(:,1))+min(lit(:,1)))/3;表示求解lit矩阵中第一列平均值的表达式，与上个问题中的一样。

if(rand() > randsample)是一个条件判断语句，rand()生成一个[0,1]之间的随机数，如果这个随机数大于randsample，则执行下面的语句块；否则执行else后面的语句块。

randsample是一个随机采样函数，表示从1到10中随机取一个数。如果这个随机数小于等于5，就表示执行else后面的语句块。

x_rand = [unifrnd(xd,800),unifrnd(0,800)];表示生成一个随机点，其中x坐标在xd和800之间随机生成，y坐标在0和800之间随机生成。

否则执行x_rand = [x_G , y_G];表示将x_G和y_G的值赋给x_rand，其中x_G和y_G是之前定义的变量。

相关问题

优化代码 std::map<int, int> my_map; // 假设 my_map 是要分组的 std::map for(int i=0;i<1234;i++){ my_map[i] = i*2; } const int max_group_size = 200; // 每组最多有 200 个元素 // 将 std::map 转换为 std::vector std::vector<std::pair<int, int>> my_vector(my_map.begin(), my_map.end()); // 使用 std::partition 算法将元素分组 auto partition_iter = std::begin(my_vector); while (partition_iter != std::end(my_vector)) { auto next_partition_iter = std::next(partition_iter,max_group_size); if(next_partition_iter > std::end(my_vector)){ next_partition_iter = std::end(my_vector); } for(auto iter = partition_iter;iter != next_partition_iter;++iter){ std::cout << iter->first << " --> " << iter->second << std::endl; } std::cout << "======group end======" << std::endl; partition_iter = next_partition_iter; }

这段代码看起来已经很不错了，但是还有一些可以优化的地方：

1. 在 for 循环中使用 emplace_back() 而不是直接赋值，可以避免多余的拷贝操作。

2. 在 std::partition 中使用 lambda 表达式，可以避免定义额外的函数对象。

3. 在 std::next 中使用 std::min 可以避免超出边界的问题。

下面是优化后的代码：

std::map<int, int> my_map;
for (int i = 0; i < 1234; i++) {
    my_map.emplace(i, i * 2);
}

const int max_group_size = 200;
std::vector<std::pair<int, int>> my_vector;
my_vector.reserve(my_map.size());
for (const auto& pair : my_map) {
    my_vector.emplace_back(pair.first, pair.second);
}

auto partition_iter = std::begin(my_vector);
while (partition_iter != std::end(my_vector)) {
    const auto next_partition_iter = std::next(partition_iter, std::min(max_group_size, static_cast<int>(std::distance(partition_iter, std::end(my_vector)))));
    std::for_each(partition_iter, next_partition_iter, [](const auto& pair) {
        std::cout << pair.first << " --> " << pair.second << '\n';
    });
    std::cout << "======group end======" << '\n';
    partition_iter = next_partition_iter;
}

这样做的好处是减少了不必要的拷贝和函数调用，使代码更加优雅和高效。

clc; clear; close all; for iter = 1:50 wmin = 0.4; wmax = 1.2; lamud = 3; gama = 2.0; w(iter) = wmin+(wmax-wmin)*exp((-lamud*(iter/50)^gama)); end iter = 1:1:50; plot(iter,w(iter));

这是一个 MATLAB 的程序，它使用了一个指数函数来计算权重值。程序中的变量 wmin 和 wmax 分别代表权重的最小值和最大值，而 lamud 和 gama 则是两个常数。程序使用了一个 for 循环来迭代计算权重值，最终将结果绘制成了一个图形。这个程序的作用是为了生成一个随着迭代次数增加而逐渐减小的权重值序列，可以用于一些需要逐渐减小权重值的应用中。