path = []; path = [path;goal]; index = T.v(end).indPre; while true path = [path;[T.v(index).x-0.5,T.v(index).y-0.5]]; index = T.v(index).indPre; if index == -1 break; end end

时间: 2024-03-04 21:51:40 浏览: 16
这段代码是用来生成路径的。我们可以看到,首先定义一个空的路径数组 `path`,将终点 `goal` 加入到 `path` 中。然后通过 `T.v(end).indPre` 找到树中最后一个节点的前驱节点的索引,进入 `while` 循环。在循环中,将前驱节点的坐标(`T.v(index).x-0.5,T.v(index).y-0.5`)加入到 `path` 中,然后将当前节点的索引更新为前驱节点的索引,如果当前节点已经是起点,则跳出循环。最终生成的 `path` 数组即为从起点到终点的路径。
相关问题

优化这行代码:path = []; path = [path;goal]; index = T.v(end).indPre; while true path = [path;[T.v(index).x,T.v(index).y]]; index = T.v(index).indPre; if index == -1 break; end end for i = 2:size(path,1) plot([path(i,2),path(i-1,2)],[path(i,1),path(i-1,1)],'g','LineWidth',4); hold on; end

可以优化的地方有: 1.使用预分配内存的方式来初始化path,而不是先定义为空数组再逐步添加元素。 2.在while循环中使用预分配内存的方式来初始化path的新元素。 3.在for循环中使用矢量化的方式来绘制路径,而不是一个一个点地绘制。 下面是优化后的代码: path = NaN(numel(T.v),2); % 预分配内存 path(end,:) = goal; index = T.v(end).indPre; i = numel(T.v); while index ~= -1 path(i,:) = [T.v(index).x,T.v(index).y]; index = T.v(index).indPre; i = i-1; end path = path(i+1:end,:); % 去掉NaN元素 plot(path(:,2),path(:,1),'g','LineWidth',4); % 矢量化绘制路径

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;}

请用中文注释下面A算法路径规划代码的每一行 Q=[source 0 heuristic(source,goal) 0+heuristic(source,goal) -1]; closed=ones(size(map)); % the closed list taken as a hash map. 1=not visited, 0=visited closedList=[]; % the closed list taken as a list pathFound=false; tic; counter=0; size(Q) while size(Q,1)>0 [A, I]=min(Q,[],1); n=Q(I(5),:); Q=[Q(1:I(5)-1,:);Q(I(5)+1:end,:)]; if n(1)==goal(1) && n(2)==goal(2) pathFound=true;break; end [rx,ry,rv]=find(conn==2); % robot position at the connection matrix [mx,my,mv]=find(conn==1); for mxi=1:size(mx,1) %iterate through all moves newPos=[n(1)+mx(mxi)-rx n(2)+my(mxi)-ry]; % possible new node if checkPath(n(1:2),newPos,map) %if path from n to newPos is collission-free if closed(newPos(1),newPos(2))~=0 historicCost=n(3)+historic(n(1:2),newPos); heuristicCost=heuristic(newPos,goal); totalCost=historicCost+heuristicCost; add=true; % not already in queue with better cost if length(find((Q(:,1)==newPos(1)) . (Q(:,2)==newPos(2))))>=1 I=find((Q(:,1)==newPos(1)) . (Q(:,2)==newPos(2))); if Q(I,5)<totalCost, add=false; else Q=[Q(1:I-1,:);Q(I+1:end,:);];add=true; end end if add Q=[Q;newPos historicCost heuristicCost totalCost size(closedList,1)+1]; % add new nodes in queue end end end end closed(n(1),n(2))=0;closedList=[closedList;n]; % update closed lists i0 = counter; i1 = 40; counter=counter+1; if display_process == true && (rem(i0,i1) == 0) temp_img = (map==0).0 + ((closed==0).(map==1)).125 + ((closed==1).(map==1)).*255 + (mapResized - map).*100 ; % plot goal and source temp_img(goal(1), goal(2) ) = 110; temp_img(source(1), source(2) ) = 110; image(temp_img); M(counter)=getframe; end size(Q) end

while any(openSet(:) > 0) % Find the minimum fScore within the open set [~, current] = min(fScore(:)); % If we've reached the goal if current == goal % Get the full path and return it final = get_path(cameFrom, current); return end % Linear index -> row, col subscripts rc = rem(current - 1, mapSize(1)) + 1; cc = (current - rc) / mapSize(1) + 1; % Remove CURRENT from openSet openSet(rc, cc) = false; % Place CURRENT in closedSet closedSet(rc, cc) = true; fScore(rc, cc) = inf; gScoreCurrent = gScore(rc, cc) + costs(rc, cc); % Get all neighbors of CURRENT. Neighbors are adjacent indices on % the map, including diagonals. % Col 1 = Row, Col 2 = Col, Col 3 = Distance to the neighbor n_ss = [ ... rc + 1, cc + 1, S2 ; ... rc + 1, cc + 0, 1 ; ... rc + 1, cc - 1, S2 ; ... rc + 0, cc - 1, 1 ; ... rc - 1, cc - 1, S2 ; ... rc - 1, cc - 0, 1 ; ... rc - 1, cc + 1, S2 ; ... rc - 0, cc + 1, 1 ; ... ]; % keep valid indices only valid_row = n_ss(:,1) >= 1 & n_ss(:,1) <= mapSize(1); valid_col = n_ss(:,2) >= 1 & n_ss(:,2) <= mapSize(2); n_ss = n_ss(valid_row & valid_col, :); % subscripts -> linear indices neighbors = n_ss(:,1) + (n_ss(:,2) - 1) .* mapSize(1); % only keep neighbors in the map and not in the closed set ixInMap = map(neighbors) & ~closedSet(neighbors); neighbors = neighbors(ixInMap); % distance to each kept neighbor dists = n_ss(ixInMap, 3); % Add each neighbor to the open set openSet(neighbors) = true; % TENTATIVE_GSCORE is the score from START to NEIGHBOR. tentative_gscores = gScoreCurrent + costs(neighbors) .* dists; % IXBETTER indicates where a better path was found ixBetter = tentative_gscores < gScore(neighbors); bestNeighbors = neighbors(ixBetter); % For the better paths, update scores cameFrom(bestNeighbors) = current; gScore(bestNeighbors) = tentative_gscores(ixBetter); fScore(bestNeighbors) = gScore(bestNeighbors) + compute_cost(mapSize, bestNeighbors, gr, gc); end % while end

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