go语言输出Inf什么意思

在Go语言中，Inf代表正无穷大，是float64类型的一个特殊值。当一个浮点数超出了float64类型的最大值时，该浮点数就会被表示为Inf。例如，可以通过以下方式输出Inf：

package main

import "fmt"
import "math"

func main() {
    fmt.Println(math.Inf(1)) // 正无穷大
    fmt.Println(math.Inf(-1)) // 负无穷大
}

输出结果为：

+Inf
-Inf

相关问题

第一行输入两个整数 � n 和 � m，表示这是一个 � × � n×m 的迷宫。 接下来的输入一个 � n 行 � m 列的迷宫。其中 'S' 表示蒜头君的位置，'*'表示墙，蒜头君无法通过，'.'表示路，蒜头君可以通过'.'移动，'T'表示迷宫的出口（蒜头君每次只能移动到四个与他相邻的位置——上，下，左，右）。 输出格式 输出整数，表示蒜头君逃出迷宫的最少步数，如果蒜头君无法逃出迷宫输出 − 1 −1。 数据范围 1 ≤ � , � ≤ 10 1≤n,m≤10。使用C++语言完成。

我明白了，您想让我帮您解决一个迷宫问题。以下是我的代码实现：

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#define MAX_N 10
#define MAX_M 10
#define INF 0x3f3f3f3f

char maze[MAX_N][MAX_M]; //迷宫地图
int N, M;
int sx, sy; //起点的坐标
int tx, ty; //终点的坐标
int d[MAX_N][MAX_M]; //记录各位置距离起点的最短距离

//四个方向移动的向量
int dx[4] = {-1, 0, 1, 0};
int dy[4] = {0, 1, 0, -1};

//判断是否可以移动到(x,y)位置
int can_go(int x, int y) {
    if (x < 0 || x >= N || y < 0 || y >= M)
        return 0;
    if (maze[x][y] == '*')
        return 0;
    return 1;
}

//bfs搜索最短路
int bfs() {
    memset(d, INF, sizeof(d));
    d[sx][sy] = 0;

    int queue[MAX_N * MAX_M];
    int head = 0, tail = 0;
    queue[tail++] = sx * M + sy; //把起点加入队列

    while (head < tail) { //队列不为空
        int t = queue[head++]; //取出队首元素
        int x = t / M, y = t % M; //解码坐标

        if (x == tx && y == ty) //到达终点
            return d[tx][ty];

        for (int i = 0; i < 4; i++) { //四个方向尝试移动
            int nx = x + dx[i], ny = y + dy[i];
            if (can_go(nx, ny) && d[nx][ny] == INF) { //可以移动且没有被访问过
                d[nx][ny] = d[x][y] + 1; //更新最短距离
                queue[tail++] = nx * M + ny; //加入队列
            }
        }
    }

    return -1; //无法到达终点
}

int main() {
    scanf("%d %d", &N, &M);
    char ch;
    for (int i = 0; i < N; i++) {
        for (int j = 0; j < M; j++) {
            scanf(" %c", &ch);
            if (ch == 'S') {
                sx = i;
                sy = j;
            } else if (ch == 'T') {
                tx = i;
                ty = j;
            }
            maze[i][j] = ch;
        }
    }

    int ans = bfs();
    printf("%d\n", ans);

    return 0;
}

在输入迷宫地图时，程序会记录起点和终点的坐标，并将路、墙等信息存储在地图数组中。程序使用bfs算法搜索最短路，遍历四个方向时，判断该位置是否可以移动以及是否被访问过。如果可以移动且未被访问过，就更新该位置距离起点的最短距离，并将该位置加入队列。最终程序输出蒜头君逃出迷宫的最少步数，如果无法逃出迷宫就输出-1。

ransac算法python语言实现

RANSAC是一种经典的拟合模型的算法，常用于处理含有噪声的数据。下面是一个简单的Python实现：

import random
import numpy as np

def ransac(data, model, n, k, t, d, debug=False, return_all=False):
    """
    RANSAC算法实现函数
    
    :param data: 待拟合数据
    :param model: 用于拟合数据的模型函数，需要能够接受数据和参数并返回模型参数
    :param n: 从data中随机取出n个点作为模型的初始参数
    :param k: 迭代次数
    :param t: 阈值
    :param d: 选出的内点比例，大于d的模型将被接受
    :param debug: 是否输出debug信息
    :param return_all: 是否返回所有模型
    :return: 拟合出的最优模型参数
    """
    iterations = 0
    bestfit = None
    besterr = np.inf
    best_inliers = None
    
    while iterations < k:
        # 从data中随机取n个点作为模型的初始参数
        sample = random.sample(data, n)
        # 使用随机选出的样本点拟合模型
        maybeinliers = model(sample)
        # 用拟合出的模型计算所有点到模型的距离
        alsoinliers = []
        for point in data:
            if point in sample:
                continue
            if model(point, maybeinliers) < t:
                alsoinliers.append(point)
                
        # 如果当前模型内点数大于阈值d，认为模型有效
        if len(alsoinliers) > d:
            # 使用所有内点重新拟合模型
            bettermodel = model(np.concatenate((sample, alsoinliers)))
            # 计算拟合误差
            thiserr = np.mean([model(point, bettermodel)**2 for point in alsoinliers])
            # 如果误差小于之前最优模型的误差，更新最优模型
            if thiserr < besterr:
                bestfit = bettermodel
                besterr = thiserr
                best_inliers = np.concatenate((sample, alsoinliers))
        
        iterations += 1
        
        if debug:
            print('RANSAC: iteration %d with model %s' % (iterations, bestfit))
            
    if bestfit is None:
        raise ValueError('No good model found')
        
    if return_all:
        return bestfit, best_inliers
    else:
        return bestfit

其中，`data`是待拟合数据，`model`是用于拟合数据的模型函数，`n`是从`data`中随机取出的样本点个数，`k`是迭代次数，`t`是距离阈值，`d`是选出的内点比例，`debug`控制是否输出调试信息，`return_all`控制是否返回所有模型。函数返回拟合出的最优模型参数。

例如，假设我们要拟合一组二维坐标点的直线模型，可以使用如下代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 定义拟合函数
def line_model(data):
    x = data[:, 0]
    y = data[:, 1]
    k, b = np.polyfit(x, y, 1)
    return k, b

# 生成随机数据
np.random.seed(0)
x = np.linspace(-10, 10, 100)
y = 2 * x + 1 + np.random.randn(100) * 3
data = np.column_stack([x, y])

# 使用RANSAC拟合数据
model = ransac(data, line_model, 2, 100, 1, 50)

# 绘制拟合结果
inliers = np.array([p for p in data if line_model(np.array([p])) < 1])
outliers = np.array([p for p in data if line_model(np.array([p])) >= 1])
plt.plot(inliers[:, 0], inliers[:, 1], 'go', label='Inlier')
plt.plot(outliers[:, 0], outliers[:, 1], 'ro', label='Outlier')
plt.plot(x, model[0] * x + model[1], 'b', label='Model')
plt.legend()
plt.show()

该代码将生成一组含有噪声的二维坐标点，使用RANSAC算法拟合出最优的直线模型，并绘制出拟合结果。