路径规划 | 图解RRT-Connect算法(附ROS C++/Python/Matlab仿真)
目录 0 专栏介绍1 RRT-Connect基本原理2 RRT-Connect vs. RRT3 ROS C++算法实现4 Python算法实现5 Matlab算法实现 0 专栏介绍 🔥附C++/Python/Matlab全套代码🔥课程设计、毕业设计、创新竞赛必备！详细介绍全局规划(图搜索、采样法、智能算法等)；局部规划(DWA、APF等)；曲线优化(贝塞尔曲线、B样条曲线等)。 🚀详情：图解自动驾...
【递归算法的Java实现及其应用】
文章目录 递归算法概述递归算法的实现步骤递归算法的Java实现递归算法的底层工作原理递归算法的底层代码讲解（优先级高）递归算法的实际应用场景递归算法在场景中解决的问题递归算法的优点和缺点总结 递归算法概述 递归算法是一种通过调用自身来解决问题的方法。递归算法通常用于解决具有递归特性的问题，例如阶乘、斐波那契数列和树的遍历等。递归算法在解决某些问题时具有简洁的优势，但在处理大规模数据集时可能导致栈溢出...
【复杂网络建模】——基于微博数据的影响力最大化算法(PageRank)
目录 一、常见的影响力最大化算法 二、数据收集 三、构建微博网络图 四、进行PageRank计算 五、分析PageRank结果 在复杂网络中，影响力最大化算法是用于确定在给定的网络中，选择哪些节点作为种子节点，以最大化某种影响力传播模型下的总影响力的方法。影响力最大化算法在社交网络分析、病毒传播模型、推荐系统等领域中具有广泛的应用。 一、常见的影响力最大化算法 在微博网络中进行影响力最大化算法的应用...
KMP算法详解
文章目录 KMP最朴素的做法(暴力做法)KMP算法code KMP KMP算法，又称模式匹配算法，能够在线性时间内判定字符串 A[1~N]是否为字符串B[1~M]的子串，并求出字符串A在字符串B中各次出现的位置。 例题： 给定一个字符串 S，以及一个模式串 P，所有字符串中只包含大小写英文字母以及阿拉伯数字。 模式串 P 在字符串 S 中多次作为子串出现。 求出模式串 P 在字符串 S 中所有出现的...
【算法题解】34. 二叉树的最小深度
文章目录 题目简单递归解法Java 代码实现Go 代码实现复杂度分析 DFSJava 代码实现Go 代码实现复杂度分析 BFSJava 代码实现Go 代码实现复杂度分析 总结 题目 给定一个二叉树，找出其最小深度。 最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。 说明：叶子节点是指没有子节点的节点。 示例 1： 输入：root = [3,9,20,null,null,15,7]输出：2 ...
Java数组常用排序算法
1.冒泡排序 冒泡排序的基本思想是比较相邻的元素值，如果满足条件就交换元素值，把较小的元素移动到数组前面，把较大的元素移动到数组后面。交换两个元素的位置。 import java.util.Arrays; /** * @author qx * @date 2023/06/04 * @desc 冒泡排序 */public class BubbleSort { public static void ma...
电赛控制类PID算法实现
一、什么是PID学过自动控制原理的对PID并不陌生，PID控制是对偏差信号e(t)进行比例、积分和微分运算变换后形成的一种控制规律。PID 算法的一般形式： PID控制系统原理框图 二、PID离散化对PID连续系统离散化，从而方便在处理器上实现，PID 离散表示形式： 离散化后最终得到位置式PID： u(k)为控制器输出的控制量;（输出）e(k)为偏差信号，它等于给定量与输出量之差；（输入）K...
算法修炼之筑基篇——筑基二层初期（解决最长回文子串问题，马拉车(manacher)算法模板）
目录 ✨如何解决最长回文子串这类问题 ✨最长回文子串（例题🦄） 🍓我们先用中心扩展法来写这道问题 🍓我们修改代码采用马拉车算法（Manacher's algorithm）来解决： ✨马拉车算法的标准模板 ✨模板使用讲解+使用 ✨结语 ✨如何解决最长回文子串这类问题 常见方法包括暴力法、动态规划和马拉车算法。下面我将简要介绍这些方法： 暴力法： 暴力法是最简单直接的方法，即对于给定字符串的每个可能的子...
【遗传模拟退火算法的Java实现及其应用】
文章目录 Java实现遗传模拟退火算法实现步骤是怎么样的代码示例底层工作原理实际应用场景，在场景中解决了什么问题优化方案 Java实现遗传模拟退火算法 实现步骤是怎么样的 遗传模拟退火算法是一种基于遗传算法和模拟退火算法的启发式优化算法。它的基本思路是在解决优化问题时模拟生物进化的过程，利用遗传算法的遗传操作和模拟退火算法的搜索策略。 初始化种群：初始化种群包含解和目标函数值。 适应度评估：使用目标...
算法修炼之筑基篇——筑基一层（解决01背包问题）
} cout<<dp[n][v]; return 0;} 🍓dp数组打表如下： ✨经典01背包问题的解题思路 在C/C++中，可以使用动态规划来解决01背包问题。动态规划是一种常用的解决优化问题的算法思想，它通过将问题分解为子问题，并利用子问题的解来构建更大规模的问题的解。 以下是使用动态规划解决01背包问题的基本步骤： 定义问题：我们需要确定背包的容量和物品的重量和价值。假设背包的容量为C，有n...