bool Astar::unWalk( int x,int y) { if (_MAP[x][y] == 1) return true; return false; }

时间: 2024-05-25 22:09:56 浏览: 11
这段代码是 A* 寻路算法中的一个函数,用于判断某个节点是否可以通过(即是否是障碍物)。如果该节点是障碍物,则返回 true,否则返回 false。 其中,x 和 y 表示节点的坐标,在地图中的表示是 MAP[x][y]。如果 MAP[x][y] 的值为 1,则表示该节点是障碍物,反之则不是。 该函数的命名比较不规范,建议改为 isWalkable 或者 isObstacle。
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Grid::Grid() { x = -1; y = -1; } Grid::Grid(Grid& g) { x = g.x; y = g.y; } Grid::Grid(int _x, int _y) { x = _x; y = _y; } Grid& Grid::operator=(Grid& grid) { x = grid.x; y = grid.y; return *this; } bool Grid::operator==(Grid& grid) { return (x == grid.x) && (y == grid.y); } bool Grid::operator!=(Grid& grid) { return !(*this == grid); }

这段代码是 C++ 语言编写的,实现了一个 Grid 类,该类表示一个二维坐标系中的点。类内部包含了默认构造函数、拷贝构造函数、带参数构造函数、赋值运算符重载、等于运算符重载和不等于运算符重载等方法。 1. 默认构造函数:初始化 x 和 y 坐标为 -1; 2. 拷贝构造函数:根据给定的 Grid 对象 g,创建一个新的 Grid 对象,并将其 x 和 y 坐标设置为 g 的 x 和 y 坐标; 3. 带参数构造函数:根据给定的 x 和 y 坐标,创建一个新的 Grid 对象,并将其 x 和 y 坐标设置为给定的坐标; 4. 赋值运算符重载:将一个 Grid 对象的 x 和 y 坐标赋值给另一个 Grid 对象,并返回被赋值的对象自身的引用; 5. 等于运算符重载:判断两个 Grid 对象的 x 和 y 坐标是否相等,返回布尔值; 6. 不等于运算符重载:判断两个 Grid 对象的 x 和 y 坐标是否不相等,返回布尔值。

不用pair对象改成广度优先搜索bool dfs(int to_x, int to_y, int box_x, int box_y, int people_x, int people_y) { visit2[people_x][people_y] = 1; if (to_x == people_x && to_y == people_y) { flag1 = true; return true; } if (!flag1) { for (int i = 0; i < 4; i++) { int xx = people_x + dx[i]; int yy = people_y + dy[i]; if (xx<1 || yy<1 || xx>n || yy>m || (xx == box_x && yy == box_y) || board[xx][yy] == 1 || visit2[xx][yy]) continue; dfs(to_x, to_y, box_x, box_y, xx, yy); if (flag1) return true; } } return false; }

如果你想将代码改成不使用pair对象的形式,可以使用两个分开的数组来表示坐标。下面是改写后的代码: ```cpp bool bfs(int to_x, int to_y, int box_x, int box_y, int people_x, int people_y) { queue<int> qx, qy; qx.push(people_x); qy.push(people_y); visit2[people_x][people_y] = 1; while (!qx.empty() && !qy.empty()) { int cur_x = qx.front(); int cur_y = qy.front(); qx.pop(); qy.pop(); if (cur_x == to_x && cur_y == to_y) { flag1 = true; return true; } for (int i = 0; i < 4; i++) { int xx = cur_x + dx[i]; int yy = cur_y + dy[i]; if (xx < 1 || yy < 1 || xx > n || yy > m || (xx == box_x && yy == box_y) || board[xx][yy] == 1 || visit2[xx][yy]) continue; qx.push(xx); qy.push(yy); visit2[xx][yy] = 1; } } return false; } ``` 这个改写后的代码使用了两个分开的队列 `qx` 和 `qy` 来分别存储横纵坐标。在每次取出队列中的一个点时,同时取出对应的横纵坐标进行处理。其他逻辑与之前给出的代码相同。希望这个改写对你有帮助!

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给下面每一行代码给上注释#include "pch.h" #include "FinBudgetFlowManager.h" int FinBudgetFlowManager::C(double _value, time_t _time, CString _remark, FlowType _type) { FinBudgetFlow* pFBD = new FinBudgetFlow(); pFBD->setValue(_value); pFBD->setTime(_time); pFBD->setRemark(_remark); pFBD->setType(_type);; this->FlowMap.insert(std::map<int, FinBudgetFlow*>::value_type(this->getSize(), pFBD)); return this->getSize()-1; } bool FinBudgetFlowManager::U(int _index, double _value, time_t _time, CString _remark, FlowType _type){ std::map<int, FinBudgetFlow*>::iterator iter; iter = this->FlowMap.find(_index); if (iter != this->FlowMap.end()) { delete iter->second; iter->second = NULL; this->FlowMap.erase(iter); FinBudgetFlow *pFBD = new FinBudgetFlow(); pFBD->setValue(_value); pFBD->setTime(_time); pFBD->setRemark(_remark); pFBD->setType(_type); this->FlowMap.insert(std::map<int, FinBudgetFlow*>::value_type(_index, pFBD)); return true; } else { throw _index; } } FinBudgetFlow* FinBudgetFlowManager::R(int _index) { std::map<int, FinBudgetFlow*>::iterator iter; iter = this->FlowMap.find(_index); if (iter != this->FlowMap.end()) { return iter->second; } else { throw _index; } } bool FinBudgetFlowManager::D(int _index) { std::map<int, FinBudgetFlow*>::iterator iter; iter = this->FlowMap.find(_index); if (iter != this->FlowMap.end()) { delete iter->second; iter->second = NULL; //防止野指针这一步是否真的需要? this->FlowMap.erase(iter); return true; } else { throw _index; } } int FinBudgetFlowManager::getSize() { return FlowMap.size(); }

def DSM_grid_sorting_masking_check(DSM,grid_size,threshold_angle): ''' 进行基于DSM格网排序的遮蔽检测方法 :param DSM: 输入的数字高程模型 :param grid_size: 格网大小 :param threshold_angle: 实现遮蔽的最大角度 :return: 遮蔽检测结果。True表示不遮蔽,False表示遮蔽 ''' width = DSM.RasterXSize height = DSM.RasterYSize #计算网格数量 grid_num_y =int(np.ceil(height/grid_size)) grid_num_x =int(np.ceil(width/grid_size)) #初始化遮蔽检测结果矩阵 result = np.ones((grid_num_y,grid_num_x),dtype=bool) #计算每个格网进行遮蔽检测 for i in range(grid_num_y): for j in range(grid_num_x): #当前格网内的点坐标 y_min = i*grid_size y_max = min((i+1)*grid_size,height) x_min = j * grid_size x_max = min((j+1)*grid_size,width) coords = np.argwhere(DSM.ReadAsArray(x_min, y_min, x_max - x_min, y_max - y_min) > 0) coords[:, 0] += y_min coords[:, 1] += x_min # 构建KD树 tree = cKDTree(coords) # 查询每个点的最邻近点 k = 2 dist, ind = tree.query(coords, k=k) # 计算每个点的法向量 normals = np.zeros(coords.shape) for l in range(coords.shape[0]): if k == 2: p1 = coords[l, :] p2 = coords[ind[l, 1], :] else: p1 = coords[l, :] p2 = coords[ind[l, 1], :] normals[l, :] = np.cross(p1 - p2, p1 - DSM.ReadAsArray(p1[1], p1[0], 1, 1)) # 计算每个点的可见性 visibilities = np.zeros(coords.shape[0]) for l in range(coords.shape[0]): if k == 2: p1 = coords[l, :] p2 = coords[ind[l, 1], :] else: p1 = coords[l, :] p2 = coords[ind[l, 1], :] angle = np.cross(np.dot(normals[l, :], (p2 - p1) / dist[l, 1])) * 180 / np.pi if angle <= threshold_angle: visibilities[l] = 1 # 判断当前格网是否遮蔽 if np.sum(visibilities) == 0: result[i, j] = False else: result[i, j] = True return result dsm_path = 'C:/yingxiang/output.tif' DSM = gdal.Open(dsm_path) result = DSM_grid_sorting_masking_check(DSM,grid_size=10,threshold_angle=10) print(result.shape)这段代码怎么改可以输出每个点是否被遮蔽

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