if astar == false

销售、客服和市场等职位类型，同时积极提高自身技能水平，以获得更If Astar is false, it means that the A* algorithm is not being used or has not been implemented in the code. A* is高的薪资待遇。

2）招聘公司应该加大对销售、客服和市场等职位类型 a popular pathfinding algorithm that is commonly used in game development and robotics. Without A*, other algorithms or methods may be used to find paths or solutions to problems.

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对以下代码进行逐行解释 if astar == false while (~all(unvisited(:)==inf)) dist_unvisited = dist.*unvisited; [~, id] = min(dist_unvisited(:)); unvisited(id) = inf; num_expanded = num_expanded + 1; [i,j,k] = ind2sub([map.nx,map.ny,map.nz],id); for d = 1:size(dijk,1) nijk = bsxfun(@plus, int32([i,j,k]), int32(dijk(d,:))); if all(nijk > 0) & all(int32([map.nx, map.ny, map.nz]) >= int32(nijk)) ... & unvisited(nijk(1),nijk(2),nijk(3)) == 1 ... & map.occ_map(nijk(1),nijk(2),nijk(3)) ~= 1 alt = dist(id) + sqrt(sum(dijk(d,:).^2)); nid = (nijk(3)-1)*map.nx*map.ny + (nijk(2)-1)*map.nx + nijk(1); if alt < dist(nid) dist(nid) = alt; prev(nijk(1), nijk(2), nijk(3),:) = [i,j,k]; end end end if id == (goal(3)-1)*map.nx*map.ny + (goal(2)-1)*map.nx + goal(1); break end end

这段代码是一个基于A*算法的路径规划算法的实现。下面逐行解释：

if astar == false

如果不使用A*算法，则执行以下代码。

while (~all(unvisited(:)==inf))

当存在未访问的节点时，执行以下代码。

dist_unvisited = dist.*unvisited;
[~, id] = min(dist_unvisited(:));
unvisited(id) = inf;

计算未访问节点的距离，并选择距离最短的节点作为当前节点，将其标记为已访问。

num_expanded = num_expanded + 1;
[i,j,k] = ind2sub([map.nx,map.ny,map.nz],id);

将当前节点的索引转化为三维坐标。

for d = 1:size(dijk,1)
    nijk = bsxfun(@plus, int32([i,j,k]), int32(dijk(d,:)));
    if all(nijk > 0) & all(int32([map.nx, map.ny, map.nz]) >= int32(nijk)) ...
            & unvisited(nijk(1),nijk(2),nijk(3)) == 1 ...
            & map.occ_map(nijk(1),nijk(2),nijk(3)) ~= 1
        alt = dist(id) + sqrt(sum(dijk(d,:).^2));
        nid = (nijk(3)-1)*map.nx*map.ny + (nijk(2)-1)*map.nx + nijk(1);
        if alt < dist(nid)
            dist(nid) = alt;
            prev(nijk(1), nijk(2), nijk(3),:) = [i,j,k];
        end
    end
end

遍历当前节点的所有相邻节点，并计算其到起始点的距离和到目标点的估计距离，称为启发式距离。如果相邻节点的距离小于当前距离，则更新相邻节点的距离和前驱节点。这里的`dijk`是一个3x3x3的矩阵，表示相邻节点的相对位置。

if id == (goal(3)-1)*map.nx*map.ny + (goal(2)-1)*map.nx + goal(1);
    break
end

如果当前节点是目标节点，则退出循环。最终的路径可以通过`prev`数组回溯得到。

int AStar(int x, int y, int c) {//传入修道士野人数量和船的最大载客量 px = x; py = y; pc = c; Emptyresult(); bool pathMap[MaxSize + 1][MaxSize + 1][2] = { 0 };//用于记录走过的点，走过记为1 bool isFindEnd = false;//是否找到结果 //VecotrAdd(); if (x >= y && x > 0 && y > 0 && c > 1) { //创建树的根节点 TreeNode* pRoot = NULL; //初始化起点 AutoAStare::beginPos.x = x; AutoAStare::beginPos.y = y; AutoAStare::beginPos.z = left; //标记起点走过 pathMap[x][y][left] = true; //创建一棵树 pRoot = CreateNode(beginPos); //当前结点，初始值为根结点 TreeNode* current = pRoot; pRoot->pParent = NULL; bool flag = false; qint64 st = QDateTime::currentMSecsSinceEpoch(); qint64 ed = 0;

这是一个 A* 算法的实现，用于解决修道士与野人过河问题。传入参数 x、y、c 分别表示修道士数量、野人数量和船的最大载客量。该函数会返回一个整数，代表最短路径的长度。

在函数中，首先初始化起点位置和创建一棵树。然后，使用 pathMap 数组记录已经走过的位置，并将起点标记为已经走过。接着，将根结点设置为当前结点。

在之后的循环中，会不断地从当前结点开始，向周围的格子中搜索可以到达的位置，并计算到达该位置的代价（即距离加上估价函数）。如果找到了终点，则将 isFindEnd 设为 true，并跳出循环。

如果没有找到终点，则会选择代价最小的位置作为下一步的目标位置，并将该位置作为一个新的结点插入到树中。同时，将当前结点的指针指向新的结点，并更新当前位置为目标位置。如果发现当前位置已经走过，则跳过该位置。

最后，如果找到了终点，则会从终点往回遍历树，并记录下路径。如果没有找到终点，则返回 -1 表示无解。