[row, col] = size(costs);min = 65537; for i = 1:row for j = 1:col if (costs(i,j) < min) min = costs(i,j); dx = j; dy = i; end end end

这段代码看起来是在找到一个矩阵中的最小值及其位置。根据代码片段，`costs` 是一个矩阵，`row` 和 `col` 分别是矩阵 `costs` 的行数和列数。代码的目的是遍历整个矩阵，找到最小值及其位置。

首先，通过 `size(costs)` 获取矩阵 `costs` 的大小，并将行数和列数分别赋值给 `row` 和 `col`。

然后，初始化一个变量 `min` 为一个较大的值（65537），用于存储最小值。接下来，使用两个嵌套的 `for` 循环遍历整个矩阵。

在循环中，检查当前元素 `costs(i,j)` 是否小于 `min`。如果是，则更新 `min` 的值为当前元素，并记录当前元素的位置，即将列索引 `j` 赋值给变量 `dx`，将行索引 `i` 赋值给变量 `dy`。

通过这样的遍历和比较，最终可以找到矩阵中的最小值及其位置。

相关问题

function [dx, dy, min] = minCost(costs) [row, col] = size(costs); min = 65537; for i = 1:row for j = 1:col if (costs(i,j) < min) min = costs(i,j); dx = j; dy = i; end end end

这是一个用于寻找矩阵中最小值及其位置的函数。它的输入参数是一个矩阵 `costs`，输出参数是最小值 `min`，以及最小值所在的位置 `dx` 和 `dy`。函数首先获取矩阵的行数和列数，并初始化一个较大的值作为初始最小值。然后，它使用嵌套的循环遍历矩阵中的每个元素。如果当前元素比当前最小值小，那么它就会更新最小值，并记录下该元素的位置。最后，函数返回最小值以及其位置。

if ~islogical(map) error('MAP must be logical') end if ~isa(costs, 'double') error('COSTS must be double') end % Avoid div by zero costs(costs == 0) = eps; % Normalize such that smallest cost is 1. costs = costs / min(costs(:)); % default return - empty for failure case final = []; mapSize = size(map); mapNumEl = numel(mapSize); % Initialize the open set, with START openSet = false(mapSize); openSet(start) = true; % Initialize closed set. Closed set consists of visited locations on % the map closedSet = false(mapSize); cameFrom = zeros(1, mapNumEl); gScore = inf(mapSize); gScore(start) = 0; % Linear index -> row, col subscripts for the goal [gr, gc] = ind2sub(mapSize, goal); fScore = inf(mapSize); fScore(start) = compute_cost(mapSize, start, gr, gc); S2 = sqrt(2);

这段代码是一个 A* 算法的实现，用于在二维逻辑地图上找到从起点到终点的最短路径。其中，map 表示逻辑地图，costs 表示移动到每个位置所需的代价，start 表示起点，goal 表示终点。该算法使用 openSet 和 closedSet 两个集合来记录搜索过程中的开放节点和关闭节点。在搜索过程中，根据当前节点的代价和预期代价，选择下一个要扩展的节点，直至找到终点或无法继续扩展为止。