C++ 计算三维点云数据的最优最小路径 源代码

以下是一个使用动态规划算法计算三维点云数据最优最小路径的C++源代码示例：

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

using namespace std;

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

double distance(Point3D p1, Point3D p2) {
    return sqrt(pow(p1.x - p2.x, 2) + pow(p1.y - p2.y, 2) + pow(p1.z - p2.z, 2));
}

double minPath(vector<Point3D>& points) {
    int n = points.size();
    vector<vector<double>> dp(n, vector<double>(n, 0.0));
    
    // 初始化dp数组
    for (int i = 1; i < n; i++) {
        dp[i][i-1] = distance(points[i], points[i-1]);
    }
    
    // 动态规划求解最优解
    for (int len = 2; len <= n; len++) {
        for (int i = 0; i <= n - len; i++) {
            int j = i + len - 1;
            dp[i][j] = dp[i+1][j] + distance(points[i], points[i+1]);
            for (int k = i + 2; k <= j; k++) {
                double temp = dp[i][k-1] + dp[k][j] + distance(points[i], points[k-1]) + distance(points[k], points[j]);
                if (temp < dp[i][j]) {
                    dp[i][j] = temp;
                }
            }
        }
    }
    
    return dp[0][n-1];
}

int main() {
    vector<Point3D> points = {{0, 0, 0}, {1, 2, 3}, {3, 2, 1}, {2, 1, 3}};
    double min_dis = minPath(points);
    cout << "The minimum distance is " << min_dis << endl;
    return 0;
}

这段代码使用了一个结构体 Point3D 来表示一个三维点，使用了 distance 函数来计算两个点之间的距离。minPath 函数使用了动态规划的思想来计算最优最小路径。在主函数中，我们创建了一个四个点的三维点云数据 points，并计算了其最优最小路径。