c++计算三维点云数据最小路径源代码

以下是使用C++计算三维点云数据最小路径的示例源代码：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <cmath>
#include <algorithm>

struct Point3D {
    double x, y, z;
};

double distance(const Point3D& p1, const Point3D& p2) {
    double dx = p1.x - p2.x;
    double dy = p1.y - p2.y;
    double dz = p1.z - p2.z;
    return std::sqrt(dx*dx + dy*dy + dz*dz);
}

double minPath(const std::vector<Point3D>& points) {
    int n = points.size();
    std::vector<double> dp(n, 1e9);
    dp[0] = 0;
    for (int i = 1; i < n; i++) {
        for (int j = 0; j < i; j++) {
            double d = distance(points[i], points[j]);
            dp[i] = std::min(dp[i], dp[j] + d);
        }
    }
    return dp[n-1];
}

int main() {
    std::vector<Point3D> points = {{0,0,0}, {1,1,1}, {2,2,2}, {3,3,3}, {4,4,4}};
    double result = minPath(points);
    std::cout << "Minimum path distance: " << result << std::endl;
    return 0;
}

在上面的示例中，我们定义了一个名为`Point3D`的结构体，用于表示三维空间中的点。我们还定义了一个名为`distance`的函数来计算两个点之间的距离。最后，我们使用动态规划算法来计算从起点到终点的最短路径。在`main`函数中，我们创建了一个包含五个三维点的向量，并使用`minPath`函数计算最小路径的长度。