x=unifrnd(0,12,[1,n]);和x=unifrnd(0,12,1,n);的区别

这两个语句都是在MATLAB中生成一个1行n列的随机数向量x，其中每个元素都在0到12之间服从均匀分布。但是它们的区别在于：

- 第一个语句中，生成随机数的函数是unifrnd，它需要接收3个参数，分别代表随机数的下限、上限和数组大小。由于数组大小是最后一个参数，因此我们需要用中括号括起来，以表明是传入一个向量。因此，这个语句生成的随机数向量是1行n列的。
- 而第二个语句中，我们将数组大小和前两个参数分开写在一起，传入unifrnd函数中，这样就不需要使用中括号了。因此，这个语句生成的随机数向量是n行1列的。

需要注意的是，这两个向量虽然看起来不同，但实际上它们是转置关系。也就是说，x(1, i)等于第一个语句生成向量的第i个元素，而等于第二个语句生成向量的第i行第1个元素。

相关问题

解释这行代码：for iter = 1:MaxIter %step1.生成随机点 n = rand(); if n < 0.5 Prand = [unifrnd(0,x_l),unifrnd(0,y_l)]; else Prand = goal; end

这段代码是 RRT 算法中的一部分，用于生成随机点 Prand。

循环变量 iter 从 1 开始，执行次数不超过 MaxIter 次。

在每次循环中，首先生成一个随机数 n，n 的取值范围为 [0, 1)。

如果 n 小于 0.5，表示以一定的概率在空间中随机生成一个点，这个点的横坐标和纵坐标均为在区间 [0,x_l] 和 [0,y_l] 中均匀分布的随机数，即 Prand = [unifrnd(0,x_l),unifrnd(0,y_l)]。

如果 n 大于等于 0.5，表示以一定的概率直接将 Prand 赋值为目标点 goal，即 Prand = goal。

这样，每次循环中都会生成一个随机点 Prand，作为下一步 RRT 算法中的目标点，用于寻找从根节点到目标点的路径。

n = rand(); if n < 0.5 P_rand = [unifrnd(0,a),unifrnd(0,b)]; else P_rand = x_goal; end

这段代码的作用是在二维空间中随机生成一个点P_rand。具体来说，它首先生成一个0到1之间的随机数n，如果n小于0.5，则在x轴和y轴上分别随机生成一个坐标，这个坐标的范围分别为0到a和0到b；如果n大于等于0.5，则将P_rand赋值为x_goal，x_goal是二维空间中的一个目标点，它是由程序设定的。这段代码的作用是为RRTstar算法提供一个随机的探索点，以便在树结构中寻找最短路径。