请解释一下这段代码：len_p=size(points,1); POINTS=[points zeros(len_p,1)]; newtline{1}=[num2str(len_p) ' ' num2str(0)];

这段代码的作用是将一个二维的点集 points 扩展为三维点集 POINTS，其中第三维的值都为0。具体来说，len_p=size(points,1) 是获取 points 的行数，即点的数量；POINTS=[points zeros(len_p,1)] 是将 points 和一个全为0的列向量拼接起来，得到一个三维点集 POINTS；newtline{1}=[num2str(len_p) ' ' num2str(0)] 是将点集的信息存储到一个字符串数组 newtline 中，其中第一个元素表示点的数量，第二个元素为0。

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请解释一下这段代码：len_p=size(points,1); POINTS=[points zeros(len_p,1)];

这段代码的作用是将一个二维的点集 points 扩展为三维的点集 POINTS。首先，使用 size 函数获取点集 points 的行数 len_p，然后使用 zeros 函数创建一个大小为 len_p 行、1 列的零矩阵，并将其与 points 拼接起来，得到一个大小为 len_p 行、3 列的矩阵 POINTS。这个矩阵中，前两列是原始的点集，第三列是全零的列，用于表示点的 z 坐标。

def tsp_path_planning(points): # TSP路径规划 n = len(points) dist_matrix = cdist(points, points) mst = minimum_spanning_tree(csr_matrix(dist_matrix)).toarray() graph = Graph() for i in range(n): graph.add_node(i) for i in range(n): for j in range(i+1, n): if mst[i, j] != 0: graph.add_edge(i, j, weight=dist_matrix[i, j]) vertex_cover = min_weighted_vertex_cover(graph, weight='weight') odd_vertices = list(vertex_cover) odd_edges = np.zeros((len(vertex_cover), 2)) k = 0 for i in range(n): if i in odd_vertices: odd_edges[k, 0] = i k += 1 closed_tour = np.array(list(vertex_cover) + [vertex_cover[0]]) for i in range(0, len(odd_edges), 2): u, v = int(odd_edges[i, 0]), int(odd_edges[i+1, 0]) min_dist, min_j = np.inf, -1 for j in range(n): if j not in odd_vertices: dist = dist_matrix[u, j] + dist_matrix[v, j] if dist < min_dist: min_dist, min_j = dist, j closed_tour = np.insert(closed_tour, np.where(closed_tour == u)[0][0]+1, min_j) closed_tour = np.insert(closed_tour, np.where(closed_tour == v)[0][0]+1, min_j) odd_vertices.remove(u) odd_vertices.remove(v) return closed_tour这个函数貌似没有删除重复的顶点

是的，你说得没错。这个函数确实没有删除重复的顶点，因为它是用于求解TSP路径规划的，而TSP路径规划中需要经过所有的顶点，因此不需要删除重复的顶点。另外，由于TSP问题是NP问题，没有一种简单的算法可以在多项式时间内求解，因此很多TSP路径规划算法都是近似算法或者启发式算法，而不是精确算法，因此允许一定的误差和重复顶点。