ddd=pdist([pnew;p_nearest],'euclidean'); if ddd>RRT_stepsize+0.01 ddd=ddd; end

时间: 2024-04-27 10:20:41 浏览: 88
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pnew

这一段 Matlab 代码。它计算了两个点 pnew 和 p_nearest 之间的欧几里德距离，并将其存储在变量 ddd 中。然后，它检查这个距离是否大于预先定义的 RRT_stepsize 加上 0.01，如果是，则将 ddd 的值保持不变，否则不做处理。这段代码可能是用于机器人路径规划中的 RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法的一部分。
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C语言之复杂链表的复制详解

3. 更新随机指针：遍历合并后的链表，对于新链表的每个节点pnew，如果其对应的原链表节点pold的随机指针指向pold_random，则将pnew的随机指针设置为pnew->_next->_next（即pnew->_next是pold_random在...

PList Reverse(PList L) { PList pnew,pnext; pnew=L->next; while(pnew!=NULL) { if(pnew==L->next) { pnext=pnew->next;//顺序不能反，不能写成pnew->new=pnext; pnew->next=NULL; pnew=pnext; } else { pnext=pnew->next;//顺序不能反 pnew->next=L->next; L->next=pnew;//头插法 pnew=pnext; } } return L; }

具体来说，函数中定义了两个指针pnew和pnext，pnew指向待反转链表的头节点，pnext指向pnew的后继节点。函数中用了头插法的思想，即将pnew插入到反转后链表的头部，因此每次反转时都需要将pnew的next指向反转后链表的...

按照RRT*算法中的可达性分析方法优化这行代码：function iscol = iscollision1(Pnear,Pnew,Pvec,Img) iscol = false; step = 30; for n = 0:step p = Pnear + n*Pvec; if unfeasible(p,Img) iscol = true; break; end end if unfeasible(Pnew,Img) iscol = true; end end function unfeasible = unfeasible(p,Img) % disp('in the check!'); unfeasible = false; if (p(1) < 1 || p(2) < 1 || p(1) >= size(Img,1) || p(2) >= size(Img,2) || Img(floor(p(1)),floor(p(2))) == 0) unfeasible = true; end end function iscol = iscollision2(this_p,Pnew,dist,Img) iscol = false; Pvec = [Pnew(1) - this_p(1), Pnew(2) - this_p(2)]; Pvec = Pvec/norm(Pvec); for n = 0:dist p = this_p + n*Pvec; if unfeasible(p,Img) iscol = true; end end end

按照RRT*算法中的可达性分析方法，可以将碰撞检测部分优化如下： function iscol = iscollision1(Pnear,Pnew,Pvec,Img) iscol = false; step = 30; % 计算路径上的所有点 path_points = Pnear + step * ...

优化这行代码：function iscol = iscollision1(Pnear,Pnew,Pvec,Imp) iscol = false; step = 30; for n = 0:step p = Pnear + n*Pvec; if unfeasible(p,Imp) iscol = true; break; end end if unfeasible(Pnew,Imp) iscol = true; end end function unfeasible = unfeasible(p,Imp) % disp('in the check!'); unfeasible = false; if (p(1) < 1 || p(2) < 1 || p(1) >= size(Imp,1) || p(2) >= size(Imp,2) || Imp(floor(p(1)),floor(p(2))) == 0) unfeasible = true; end end function iscol = iscollision2(this_p,Pnew,dist,Imp) iscol = false; Pvec = [Pnew(1) - this_p(1), Pnew(2) - this_p(2)]; Pvec = Pvec/norm(Pvec); for n = 0:dist p = this_p + n*Pvec; if unfeasible(p,Imp) iscol = true; end end end

if any(p ) || p(1) >= size(Imp,1) || p(2) >= size(Imp,2) || Imp(floor(p(1)), floor(p(2))) == 0 unfeasible = true; else unfeasible = false; end end function iscol = iscollision2(this_p, Pnew, ...

解释这行代码：function iscol = iscollision2(this_p,Pnew,dist,Imp) iscol = false; Pvec = [Pnew(1) - this_p(1), Pnew(2) - this_p(2)]; Pvec = Pvec/norm(Pvec); for n = 0:dist p = this_p + n*Pvec; if unfeasible(p,Imp) iscol = true; end end end

这是一个名为 iscollision2 的函数，它接受四个参数：this_p，Pnew，dist 和 Imp。这个函数的作用是检查从一个无人机的当前位置 this_p 移动到一个新位置 Pnew 是否会与障碍物发生碰撞。dist 是从 ...

按照RRT*算法中的优化重连算法优化这行代码：%step7.重连接，以Pnew为父节点 for i = i:size(T.v,2)-1 dist = sqrt((Pnew(1) - T.v(i).x)^2 + (Pnew(2) - T.v(i).y)^2); if dist < r && i ~= minInd %计算当前点经过Pnew的代价，如果更小就更新 this_cost = dist + tmp_cost; if this_cost < T.v(i).cost %如果没有发生碰撞 this_p = [T.v(i).x,T.v(i).y]; if iscollision2(this_p,Pnew,dist,Img) continue; end T.v(i).cost = this_cost; T.v(i).xPre = Pnew(1); T.v(i).yPre = Pnew(2); T.v(i).indPre = k; end end end

这段代码是RRT*算法中的优化重连算法，在重连时以Pnew为父节点，遍历树中除了Pnew的所有节点，计算当前节点到Pnew的距离dist，如果小于阈值r且不是Pnew本身，则计算当前点经过Pnew的代价this_cost，并与当前点的代价...

优化这行代码： %step7.重连接，以Pnew为父节点 for i = i:size(T.v,2)-1 dist = sqrt((Pnew(1) - T.v(i).x)^2 + (Pnew(2) - T.v(i).y)^2); if dist < r && i ~= minInd %计算当前点经过Pnew的代价，如果更小就更新 this_cost = dist + tmp_cost; if this_cost < T.v(i).cost %如果没有发生碰撞 this_p = [T.v(i).x,T.v(i).y]; if iscollision2(this_p,Pnew,dist,Img) continue; end T.v(i).cost = this_cost; T.v(i).xPre = Pnew(1); T.v(i).yPre = Pnew(2); T.v(i).indPre = k; end end end

if iscollision2(this_p,Pnew,dis(i),Img) continue; end T.v(i).cost = this_cost; T.v(i).xPre = Pnew(1); T.v(i).yPre = Pnew(2); T.v(i).indPre = k; end end 这样可以使代码更加简洁高效。

解释这行代码：for i = i:size(T.v,2)-1 dist = sqrt((Pnew(1) - T.v(i).x)^2 + (Pnew(2) - T.v(i).y)^2); if dist < r && i ~= minInd %计算当前点经过Pnew的代价，如果更小就更新 this_cost = dist + tmp_cost; if this_cost < T.v(i).cost %如果没有发生碰撞 this_p = [T.v(i).x,T.v(i).y]; if iscollision2(this_p,Pnew,dist,Imp) continue; end T.v(i).cost = this_cost; T.v(i).xPre = Pnew(1); T.v(i).yPre = Pnew(2); T.v(i).indPre = k;

这段代码是基于RRT算法的路径规划中的一部分，用于更新树中节点的代价和父节点。 具体来说，这段代码实现了以下几个步骤： 1. 遍历树中除了新节点和其父节点之外的所有节点。 2. 计算新节点Pnew和当前节点的距离...

解释这行代码： for i = i:size(T.v,2)-1 dist = sqrt((Pnew(1) - T.v(i).x)^2 + (Pnew(2) - T.v(i).y)^2); if dist < r && i ~= minInd %计算当前点经过Pnew的代价，如果更小就更新 this_cost = dist + tmp_cost; if this_cost < T.v(i).cost %如果没有发生碰撞 this_p = [T.v(i).x,T.v(i).y]; if iscollision2(this_p,Pnew,dist,Imp) continue; end T.v(i).cost = this_cost; T.v(i).xPre = Pnew(1); T.v(i).yPre = Pnew(2); T.v(i).indPre = k;

这段代码是基于RRT算法的路径规划中的一部分，用于更新树中节点的代价和父节点。 具体来说，这段代码实现了以下几个步骤： 1. 遍历树中除了新节点和其父节点之外的所有节点。 2. 计算新节点Pnew和当前节点的距离...

解释这行代码：function iscol = iscollision1(Pnear,Pnew,Pvec,Img) iscol = false; step = 30; for n = 0:step p = Pnear + n*Pvec; if unfeasible(p,Img) iscol = true; break; end end if unfeasible(Pnew,Img) iscol = true; end end

这是一个名为 iscollision1 的函数，它接受四个参数：Pnear，Pnew，Pvec 和 Img。这个函数的作用是检查从一个无人机的当前位置 Pnear 移动到一个新位置 Pnew 是否会与障碍物发生碰撞。Pvec 是从 ...

解释这行代码：function iscol = iscollision1(Pnear,Pnew,Pvec,map) iscol = false; step = 1; for n = 0:step p = Pnear + n*Pvec; if unfeasible(p,map) iscol = true; break; end end if unfeasible(Pnew,map) iscol = true; end end

它有五个输入参数 Pnear、Pnew、Pvec、map 和 iscol，分别表示两个点、一个向量、一个二维矩阵和一个布尔值。它的输出参数是一个布尔值 iscol，表示给定的路径是否与地图中的障碍物发生碰撞。 函数的第...

#include <stdio.h> #include <stdlib.h> struct link { int data; struct link *next; }; struct link *AppendNode(struct link *head,int data); void DisplyNode(struct link *head); void DeleteMemory(struct link *head); struct link * DeleteNode(struct link *head,int data); struct link *InsertNode(struct link *head, int nodeData); int main() { char c; int data = 0; struct link head = NULL; / 链表头指针 / while (1) { scanf("%d",&data); if (data==-1) break; head = AppendNode(head,data);/ 向head为头指针的链表末尾添加节点 / } DisplyNode(head); / 显示当前链表中的各节点信息 / scanf("%d",&data); head = InsertNode(head,data); DisplyNode(head); / 显示当前链表中的各节点信息 / DeleteMemory(head); / 释放所有动态分配的内存 */ return 0; } struct link *AppendNode(struct link *head,int data){ struct link pnew,ptail; pnew=head; if(head==NULL){ head=(struct link)malloc(sizeof(struct link)); head->data=data; head->next=NULL; }else{ while(pnew!=NULL){ ptail=pnew; pnew=pnew->next; } pnew=(struct link)malloc(sizeof(struct link)); pnew->data=data; ptail->next=pnew; pnew->next=NULL; } return head; }; void DisplyNode(struct link *head){ struct link *p; p=head; while(p!=NULL){ if(p->next !=NULL) printf("%d->",p->data); else{ printf("%d\n",p->data); break; } p=p->next; } } struct link *InsertNode(struct link *head, int nodeData){ struct link *p,q,t; p=head; if(head->data>nodeData){ head=(struct link)malloc(sizeof(struct link)); head->data=nodeData; head->next=p; }else{ while(1){ if(p->next->data>nodeData) { q=(struct link)malloc(sizeof(struct link)); t=p->next; p->next=q; q->data=nodeData; q->next=t; break; } p=p->next; } } return head; }; void DeleteMemory(struct link *head) { free (head); }

同时，在pnew指向最后一个节点的情况下，需要把新节点pnew挂到ptail的后面，而不是直接把pnew赋值给head。 3. 在InsertNode函数中，q和t也应该是指向struct link的指针类型，而不是直接使用struct link类型；同时，...

优化这行代码：%开始主循环 for iter = 1:MaxIter %step1.生成随机点 n = rand(); Prand = n < 0.5 ? [unifrnd(0,x_l),unifrnd(0,y_l)] : goal; end %step2.遍历树找到最近点 minDis = sqrt((Prand(1) - T.v(1).x)^2 + (Prand(2) - T.v(1).y)^2); minInd = 1; dis = sqrt((Prand(1) - [T.v(:).x]').^2 + (Prand(2) - [T.v(:).y]').^2); [minDis, minInd] = min(dis); end end %step3.扩展得到新节点 Pnew = [T.v(minInd).x,T.v(minInd).y] + step * ([Prand(1),Prand(2)] - [T.v(minInd).x,T.v(minInd).y]) / norm([Prand(1),Prand(2)] - [T.v(minInd).x,T.v(minInd).y]); tmp_cost = T.v(minInd).cost + step; % disp('befor check!'); %step4.检查是否碰撞 continue_flag = iscollision1(Pnear,Pnew,Pvec,Img); continue_flag = continue_flag ? continue : []; %step5.父节点重选择，在给定半径里面选择父节dian for i = i:size(T.v,2) dis = sqrt((Pnew(1) - [T.v(:).x]').^2 + (Pnew(2) - [T.v(:).y]').^2); valid_ind = find(dis <= r); for i = valid_ind this_cost = dis(i) + T.v(i).cost; if this_cost < tmp_cost this_p = [T.v(i).x,T.v(i).y]; if iscollision2(this_p,Pnew,dis(i),Img) continue; end tmp_cost = this_cost; minInd = i; end end end %step6.将Pnew插入到树中 T.v(end+1) = struct('x',Pnew(1),'y',Pnew(2),'xPre',T.v(minInd).x,'yPre',T.v(minInd).y,'cost',tmp_cost,'indPre',minInd); %画出生长出的树枝 plot([Pnew(2), T.v(minInd).y],[Pnew(1),T.v(minInd).x],'b','LineWidth',2); pause(0.01) %step7.重连接，以Pnew为父节点 for i = i:size(T.v,2)-1 dis = sqrt((Pnew(1) - [T.v(:).x]').^2 + (Pnew(2) - [T.v(:).y]').^2); valid_ind = find(dis < r & (1:length(T.v) ~= minInd)); for i = valid_ind this_cost = dis(i) + tmp_cost; if this_cost < T.v(i).cost this_p = [T.v(i).x,T.v(i).y]; if iscollision2(this_p,Pnew,dis(i),Img) continue; end T.v(i).cost = this_cost; T.v(i).xPre = Pnew(1); T.v(i).yPre = Pnew(2); T.v(i).indPre = k; end end end %step8.检查是否到达目标点附近 dis2goal = sqrt((Pnew(1) - goal(1))^2 + (Pnew(2) - goal(2))^2); flag = dis2goal < threshold; k = flag*(size(T.v,2) + 1); T.v(k).x = flaggoal(1); T.v(k).y = flaggoal(2); T.v(k).xPre = flagPnew(1); T.v(k).yPre = flagPnew(2); T.v(k).cost = flag*(T.v(k-1).cost + dis2goal); T.v(k).indPre = flag*(k - 1); if flag disp('find path!'); break; end

这段代码的主要问题在于有重复的循环变量名，导致后面的循环会覆盖前面的循环变量。建议将内部循环的变量名修改为其他名称，避免冲突。 另外，可以考虑使用向量化的方式来优化代码，减少循环次数，提高运行效率。...

#include <stdio.h> #include <stdlib.h> struct circle{ int num; struct circle *next,*last; }; int main(){ int N,M,K,count=1; scanf("%d%d%d",&N,&M,&K); struct circle *head,*pnew,*ptail,*record; pnew=(struct circle *)malloc(sizeof(struct circle)); head=ptail=pnew; pnew->num=1; for(int i=2;i<=N;i++){ pnew=(struct circle *)malloc(sizeof(struct circle)); pnew->num=i; ptail->last=ptail; ptail->next=pnew; ptail=pnew; } ptail->next=head; head->last=ptail; ptail=head; while(ptail!=NULL){ if(count%2!=0){ for(int j=0;j<M;j++){ if(count!=1&&j==0){ record=ptail; ptail=ptail->next; free(record); } ptail=ptail->last; } printf("%d ",ptail->num); ptail->last->next=ptail->next; count++; } else{ for(int m=0;m<K;m++){ if(m==0){ record=ptail; ptail=ptail->next; free(record); } ptail=ptail->next; } printf("%d ",ptail->num); ptail->last->next=ptail->next; count++; } } return 0; }

这段代码实现了约瑟夫环的问题，但是在删除节点时，如果链表长度为N，每次删除需要遍历M个... p->next = ptail->next; free(ptail); ptail = p->next; count++; } printf("%d\n", ptail->num); return 0; }

优化这行代码： %step5.父节点重选择，在给定半径里面选择父节dian for i = i:size(T.v,2) dist = sqrt((Pnew(1) - T.v(i).x)^2 + (Pnew(2) - T.v(i).y)^2); if dist <= r %处理在给定园范围里面的 this_cost = dist + T.v(i).cost; if this_cost < tmp_cost %判断是否有障碍物 this_p = [T.v(i).x,T.v(i).y]; if iscollision2(this_p,Pnew,dist,Img) continue; end tmp_cost = this_cost; minInd = i; end end end

同样可以使用向量化运算，将循环改为矩阵运算： dis = sqrt((Pnew(1) - ... if iscollision2(this_p,Pnew,dis(i),Img) continue; end tmp_cost = this_cost; minInd = i; end end 这样可以使代码更加简洁高效。

scanf("%c%d,%d%c",&a, &pnew->coef, &pnew->expn, &b);创建链表时为什么开头会多出（0,0）元素

当你使用这个格式来给链表节点赋值时，第一个%c会先读取一个字符并存储到a中，接着读取第一个整数&pnew->coef，由于前面没有逗号，它会直接跳过空格继续读取，可能会误将空字符（如果存在前导空格）当作0处理...

解释这行代码： for i = i:size(T.v,2) dist = sqrt((Pnew(1) - T.v(i).x)^2 + (Pnew(2) - T.v(i).y)^2); if dist <= r %处理在给定园范围里面的 this_cost = dist + T.v(i).cost; if this_cost < tmp_cost %判断是否有障碍物 this_p = [T.v(i).x,T.v(i).y]; if iscollision2(this_p,Pnew,dist,Imp) continue; end tmp_cost = this_cost; minInd = i; end end end

这段代码的作用是查找树 T 中与新加入节点 Pnew 距离小于等于阈值 r 的节点，并更新新节点的父节点和代价。 具体地，它使用一个 for 循环遍历树 T 中与新节点距离小于等于阈值 r 的节点。对于每个满足...

void ModifyData() { system("cls"); cout << endl << endl; cout << "\t\t\t-------正在修改学生信息----- \n"; cout << "\t\t\t请输入需要修改学生的学号："; int id, n = 0; cin >> id; LinkList q = L; while (q != NULL) { //判断学号是否存在 q = q->next; if (q->data.id == id) { break; } if (q->next == NULL) { cout << "\t\t\t学号不存在，请重新输入："; cin >> id; q = L->next; continue; } } LinkList pnew = new Node; pnew->next = NULL; cout << "\t\t\t请输入修改后的学号："; cin >> pnew->data.id; LinkList p= L->next; while (p != NULL) { //判断学号是否重复 if (pnew->data.id == p->data.id) { cout << "\t\t\t学号重复，请重新输入："; cin >> pnew->data.id; p = L->next; continue; } else p = p->next; } cout << "\t\t\t请输入修改后的姓名："; cin >> pnew->data.name; cout << "\t\t\t请输入修改后的高等数学成绩："; float k; cin >> k; while (k < 0 || k>100) { cout << "\t\t\t输入数据不符合，请重新输入"; cin >> k; } pnew->data.g[0] = k; cout << "\t\t\t请输入修改后的程序设计成绩："; float g; cin >> g; while (g < 0 || g>100) { cout << "\t\t\t输入数据不符合，请重新输入"; cin >> g; } pnew->data.g[1] = g; cout << "\t\t\t请输入修改后的线性代数成绩："; float j; cin >> j; while (j < 0 || j>100) { cout << "\t\t\t输入数据不符合，请重新输入"; cin >> j; } pnew->data.g[2] = j; q->data.id = pnew->data.id; strcpy(q->data.name, pnew->data.name); q->data.g[0] = pnew->data.g[0]; q->data.g[1] = pnew->data.g[1]; q->data.g[2] = pnew->data.g[2]; free(pnew); cout << "\t\t\t----------------------------\n"; cout << "\t\t\t修改成功，"; system("pause"); system("cls"); }帮我分析以上代码

以上代码是一个函数，用于修改链表中指定学生的信息。主要流程如下： 1. 首先清屏，然后要求用户输入需要修改学生的学号。 2. 再遍历链表，判断输入的学号是否存在。如果存在则跳出循环，否则要求用户重新输入学号...

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