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2D激光SLAM建图算法对比
KartoSLAM和LagoSLAM都是基于图的SLAM方法，但它们的结果却截然不同。KartoSLAM生成的地图精度高且CPU占用低，而LagoSLAM生成的地图误差大、CPU占用高。 这种差异的原因与两种技术在图配置和图优化过程中的不同密切相关。 CoreSLAM的表现稍显逊色，可能是因为其环闭合机制缺乏收敛性，该算法采用的粒子滤波器（PF）虽然需要更多粒子，但计算效率却相对较低。 2. 仿真对比 小范围和大场景（特征稀疏），5个不同算法，分别在两个不同场景进行仿真实验对比，误差如下： 小范围地图（MRL Arena）： 大范围地图（1r5map）：
16210编辑于 2025-10-28 - 来自专栏JusterZhu
图（2）
图的深度优先遍历 所谓图的遍历，及时对节点的访问。一个图有很多节点，如何遍历这些节点需要特定策略。 一般有两种访问策略： （1）深度优先遍历 （2）广度优先遍历 1.图的深度优先搜索（Depth First Search）DFS （1）深度优先遍历，从初始访问节点出发，初始访问节点可能有多个邻接点，深度优先遍历的策略就是首先访问第一个邻接点 深度优先算法思路 （1）访问初始节点v，并标记节点v为已访问。 （2）查找节点v的第一个邻接点w。 （3）若w存在，则继续指向4，如果w不存在，则回到第一步，将从v的下一个节点继续。 广度优先遍历算法步骤 （1）访问初始节点v并标记节点v为已访问。 （2）节点v入队列 （3）当队列非空时，继续执行，否则算法结束。 （4）出队列，取得队头节点u。 广度优先算法遍历的顺序为：1 - 2 - 3 - 4 - 5 - 6 - 7 - 8 static void Main(string[] args) {
25110编辑于 2022-12-07 - 来自专栏工科狗和生物喵
【图】Dijkstra算法
for(int i=2;i<=n;++i) { int min_distance=The_Bigest_Num; int u=v0; for(int // minQianQu=Tu[u][j]; } } } } int all=0; for(int i=2; 4 1 3 5 2 3 2 2 4 3 3 4 2 样例输出 11 */ Output： Last login: Sun Mar 18 12:09:36 on ttys000 = * = * = * = * = * = * = * HustWolf:~ zhangzhaobo$ /Users/zhangzhaobo/program/C++/Dijkstra ; exit; 4 5 1 2 4 1 3 5 2 3 2 2 4 3 3 4 2 11 logout Saving session... ...copying shared history... ...saving history.
1.3K30发布于 2018-07-24 - 来自专栏秘籍酷
算法（各种排序算法，有图！）
用 Objective-C 实现几种基本的排序算法，并把排序的过程图形化显示。其实算法还是挺有趣的 ^ ^. 选择排序 冒泡排序 插入排序 快速排序 选择排序 以升序为例。 3、在新一轮排序中重复第1、2步骤，直到范围不能缩小为止，排序完成。 ? 因我们不讨论三向切分的快排优化算法，所以这里答案是：不理它。 随着一趟一趟的排序，它们会慢慢被更小的元素往后挤，被更大的元素往前挤，最后的结果就是它们都会和枢轴一起移到了中间位置。 结果很明显，当某个算法所需要进行的比较操作越少时，它排序就会越快(根据上面四张图的比较，毫无疑问快排所进行的比较操作是最少啦~)。 那么如何模拟出比较操作的耗时时间呢？ return height1 < height2 ?
1.5K30发布于 2019-08-08 - 来自专栏算法channel
图算法|Dijkstra算法python实现
01 — Dijkstra算法的理论部分 关于Dijkstra算法的原理部分，请参考之前的推送： 图算法|Dijkstra最短路径算法 Dijkstra算法总结如下： 1. 此算法是计算从入度为0的起始点开始的单源最短路径算法，它能计算从源点到图中任何一点的最短路径，假定起始点为A 2. 02 — 代码实现 """ Dijkstra algorithm graphdict={"A":[("B",6),("C",3)], "B":[("C",2),("D",5)],"C":[("B",2) ,("D",3),("E",4)],\ "D":[("B",5),("C",3),("E",2),("F",3)],"E":[("C",4),("D",2),("F",5)],"F": :[("B",5),("C",3),("E",2),("F",3)],\ "E":[("C",4),("D",2),("F",5)],"F":[(
3.6K60发布于 2018-04-02 - 来自专栏星轨初途
数据结构排序算法详解（2）——选择排序（附动图）
我们可以通过这个图来更加清晰了解过程  这样效率太低了，我们来稍微改变一下，同时找最小和最大的，最小和前面交换，最大与后面交换 我们这里先写一个交换函数 void Swap(int* p1 , int* p2) { int tmp = *p1; *p1 = *p2; *p2 = tmp; } 再实现功能 void Swap(int* p1, int* p2) { 时间复杂度 这个一看就看出来了，遍历n/2次 优化版直接选择排序（同时找最大和最小值）的总比较次数为 ( n + (n-2) + (n-4) + ……)，近似为n2/2，仍属于 O(n2)量级。 实际中我们很少去使用； 2、时间复杂度：O(N ^ 2)； 3、空间复杂度：O(1)。 2、堆排序 （1）概念及实现 堆排序(Heapsort)是指利用堆积树（堆）这种数据结构所设计的一种排序算法，它是选择排序的一种。它是通过堆来进行选择数据。
16810编辑于 2026-01-09 - 来自专栏机器之心
图论与图学习（二）：图算法
本文是其中第二篇，介绍了图算法。 前一篇文章介绍了图的主要种类以及描述一个图的基本特性。现在我们更加详细地介绍图分析/算法以及分析图的不同方式。 一 寻路和图搜索算法 寻路算法是通过最小化跳（hop）的数量来寻找两个节点之间的最短路径。 搜索算法不是给出最短路径，而是根据图的相邻情况或深度来探索图。这可用于信息检索。 1. 搜索算法 2. 寻路算法 a. 最短路径 最短路径计算的是一对节点之间的最短的加权（如果图有加权的话）路径。 这可用于确定最优的驾驶方向或社交网络上两个人之间的分离程度。 该算法的步骤如下： 计算网络中所有已有边的居间性。 移除居间性最高的边。 移除该边后，重新计算所有边的居间性。 重复步骤 2 和 3，直到不再剩余边。
4.3K22发布于 2019-08-06 - 来自专栏菜鸟学数据分析之R语言
gcRMA算法-聚类分析图PCA图
) > library(affycoretools) > data("CLLbatch") > data("disease") > CLLgcrma<-gcrma(CLLbatch) #使用gcrma算法预处理数据 sampleNames <- sub(pattern = "\\.CLL",replacement = "",colnames(eset))#PCA分析 > groups <- factor(disease[,2] groups,groupnames=levels(groups)) 获取 disease数据列表 > disease SampleID Disease 1 CLL10 <NA> 2 stable 13 CLL21 progres. 14 CLL22 stable 15 CLL23 progres. 16 CLL24 stable 17 CLL2 通过采用两个主成分构建分类图，可以看出稳定组（矩形）和恶化组（菱形）根本不能很好分开，在主成分分析时，考虑两个组成分的代表性以及累计贡献率，若低于60%，需要采用多维尺度分析
1.4K40发布于 2020-08-06 - 来自专栏技术总结
算法（2）
有两个算法 A 和 B ，假设两个算法的输入规模都是 n，算法 A 要做 2n+3 次操作，算法 B 要做 3n+1 次操作。觉得谁快？看下图： ? 而当 n = 2 时，两者效率相同；当 n > 2时，算法 A 就开始优于算法 B 了，随着 n 的增加， 算法 A 比算法 B 越来越好了，得出结论，算法 A 好过 算法 B 判断一个算法的效率时，函数中的常数和其他次要项常常可以忽略 2、在修改后的运行次数函数中，只保留最高阶项。 3、如果最高阶项存在且不是1，则去除与这个项相乘的常数，得到的结果就是大O阶 3、常数阶 高斯算法，时间复杂度不是O(3)，而是O(1)。 //第二种算法 int sum = 0, n = 100; /*执行1次*/ sum = (1 + n) * n/2; /*执行1次*/ printf( 也就是说，有多少个2相乘后大于n,则会退出循环。由2× = n ，得到 x = ㏒2n (2缩小)。所以这个循环的时间复杂度为O(㏒n)。
1.1K90发布于 2018-05-22 - 来自专栏mathor
图的常见算法
图的表示方式 图是由一系列点和边的集合构成的，一般有邻接矩阵和邻接表两种表示方式，c/c++可以看我的这篇文章：搜索(1) 这篇文章主要讲java语言中图的相关算法。 图的最小生成树算法用于无向图，只选择图中的某些边，达到整体边的权重加起来是最小的，并且各个点之间是连通的，连通的意思是假设[1,2]之间有条边，[2,3]之间有条边，那么[1,3]之间就是连通的，图的最小生成树算法有两个 ，分别是K算法和P算法，他俩产生的结果都是一样的，只不过决策的过程不一样。 K算法 ? 以上面的图为例，K算法的思想是以边进行考虑，优先选择小权重的边。 首先，选择[1,2]之间权重为1的边，然后选择[2,3]之间权重为1的边，然后考虑[1,3]之间权重为2的边，但是如果选了，[1,3]之间就会构成回路，因此不选，然后再看[1,4]之间权重为2的边，选上
1.6K20发布于 2018-08-17 - 来自专栏软件开发 -- 分享 互助 成长
图的遍历算法
前言：学习图的遍历算法之前，需要先了解一下图的存储方式(这里只以无向图作为讨论了)。 (1)邻接矩阵 (2)邻接表 一、DFS(深度优先遍历) 设置一个visited数组防止重复遍历，DFS主要利用的是栈结构 邻接矩阵的遍历 #include<iostream> using namespace A'-1; } for(int i=1;i<=4;i++) { for(int j=1;j<=4;j++) { g.arcs[i][j]=0; } } g.arcs[1][2] =g.arcs[2][1]=1; g.arcs[2][3]=g.arcs[3][2]=1; g.arcs[2][4]=g.arcs[4][2]=1; dfs(1); return 0; } 二、 =g.arcs[2][1]=1; g.arcs[2][3]=g.arcs[3][2]=1; g.arcs[2][4]=g.arcs[4][2]=1; bfs(1); return
1.3K70发布于 2018-02-05 - 来自专栏算法channel
图算法|Dijkstra最短路径算法
比如，从A到D的最短路径，通过肉眼观察可以得出为如下，A->C->D，距离等于3+3=6，其中A->C边上的数值3称为权重，又知这是无向图，从C到A的权重也为3。 ? 再进一步，找S集合的最后一个元素C在V中与之关联的所有边：B，D，E，因此 A->B = 3 + 2 =5 A->D = 3 + 3 = 6 A->E = 3 + 4 = 7 根据Dijkstra算法， 以上分析就是Dijkstra算法的基本思想，直到集合V的元素个数为0为止，最终的dist字典如下： ? 03 — Dijkstra算法总结 算法的基本思路： 1. 初始化两个集合，S集合和V集合。 根据邻接矩阵，找出与A存在边的顶点list，遍历list，依次更新dist字典（比如list={B,C}，则依次更新字典键为B,C 的距离值）, 求出与 A 距离最近的顶点，并从V集合中移除到S集合中； 2. 重复2和3，直到V集合元素为空为止。
7.2K50发布于 2018-04-02 - 来自专栏null的专栏
推荐算法——基于图的推荐算法PersonalRank算法
推荐的算法有很多，包括协同过滤(基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤)以及其他的一些基于模型的推荐算法。 二、基于图的推荐算法PersonalRank算法 1、PersonalRank算法简介 在协同过滤中，主要是将上述的用户和商品之间的关系表示成一个二维的矩阵(用户商品矩阵)。 而在基于图的推荐算法中，将上述的关系表示成二部图的形式，为用户A推荐商品，实际上就是计算用户A对所有商品的感兴趣程度。 PersonalRank算法对通过连接的边为每个节点打分，具体来讲，在PersonalRank算法中，不区分用户和商品，因此上述的计算用户A对所有的商品的感兴趣的程度就变成了对用户A计算各个节点B，C， PR\left ( {v}' \right )}{\left | out\left ( {v}' \right ) \right |} & \text{ if } v= v_u \end{cases} 2、
3.1K30发布于 2019-01-31 - 来自专栏null的专栏
推荐算法——基于图的推荐算法PersonalRank算法
推荐的算法有很多，包括协同过滤(基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤)以及其他的一些基于模型的推荐算法。 二、基于图的推荐算法PersonalRank算法 1、PersonalRank算法简介 在协同过滤中，主要是将上述的用户和商品之间的关系表示成一个二维的矩阵(用户商品矩阵)。 而在基于图的推荐算法中，将上述的关系表示成二部图的形式，为用户A推荐商品，实际上就是计算用户A对所有商品的感兴趣程度。 PersonalRank算法对通过连接的边为每个节点打分，具体来讲，在PersonalRank算法中，不区分用户和商品，因此上述的计算用户A对所有的商品的感兴趣的程度就变成了对用户A计算各个节点B，C， image.png 2、实验过程 2.1、实验结果： ? 根据最终的商品的打分，我们对其进行排序，由于A用户对商品c和商品a有过行为，因此根据打分，为用户A推荐商品d。
3.3K100发布于 2018-03-20 以图搜图（二）：python dHash算法
different Hash算法 dHash中文叫差异哈希算法，在对图片进行哈希转换时，通过左右两个像素大小的比较，得到最终哈希序列。相比于aHash算法。dHash速度快，判断效果也要好。 , range(0, 64, 4))) # %x：转换无符号十六进制 return hash # 得到汉明距离 def Get_Hamming(hash1, hash2): Hamming = hash2[i]: Hamming += 1 return Hamming def run(): hash1 = Get_hash(r'D:\cjk1.png ') hash2 = Get_hash(r'D:\cjk2.png') Hamming = Get_Hamming(hash1, hash2) print(hash1) print(hash2) print(Hamming) run()
11610编辑于 2026-01-23- 来自专栏java系列博客
UML——类图2
1、什么是类图 类图(Class diagram)主要用于描述系统的结构化设计。类图也是最常用的UML图，用类图可以显示出类、接口以及它们之间的静态结构和关系。 2、类图的元素 在类图中一共包含了以下几种模型元素，分别是：类（Class）、接口（Interface）、依赖（Dependency）关系、泛化（Generalization）关系、关联（Association
1.4K50发布于 2018-06-13 - 来自专栏机器学习AI算法工程
以图搜图：Python实现dHash算法
向AI转型的程序员都关注了这个号 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 期研究了一下以图搜图这个炫酷的东西。百度和谷歌都有提供以图搜图的功能，有兴趣可以找一下。当然，不是很深入。 这里两种方法，我都用Python实现了^_^ 哈希感知算法基本原理如下： 1、把图片转成一个可识别的字符串，这个字符串也叫哈希值 2、和其他图片匹配字符串 算法不是耍耍嘴皮子就行了，重点是怎么把图片变成一个可识别的字符串 每4个字符为1组，由2进制转成16进制。这样就剩下一个长度为16的字符串。这个字符串也就是这个图片可识别的哈希值。 Hash均值哈希感知算法计算结果： 1.jpg：270f078fd1fdffff 2.jpg：f8f0e1f0eaefcfff 3.jpg：e70f058f81f1f1ff 1.jpg和2.jpg(旋转 16进制，得到哈希值 = '73610000ffff1c00' Python代码如下： 用这个算法计算2.jpg和3.jpg的哈希值和与1.jpg对比的汉明距离分别是： 2.jpg：7ffc0000ffffe000
1.9K20编辑于 2022-03-04 - 来自专栏半生瓜のblog
【图】最短路径算法
图的最短算法 从起点开始访问所有路径，可以到达终点的有多条地址,其中路径权值最小的为最短路径。 最短路径算法有深度优先遍历、广度优先遍历、Bellman-Ford算法、弗洛伊德算法、SPFA(Shortest Path Faster Algorithm)算法和迪杰斯特拉算法等。 i2为终点。 = -1 && i2 ! ;//头插法-类似于hashtable中的插入数据 temp->weight = weight; G.adjlist[i1].first = temp; } } } //图的最短路径算法
3.6K20编辑于 2023-05-13 - 来自专栏工科狗和生物喵
【图】广度优先算法（BFS)
program/C++/BFS ; exit; HustWolf:~ zhangzhaobo$ /Users/zhangzhaobo/program/C++/BFS ; exit; 1 4 1 3 1 5 2 5 2 3 4 5 5 6 5 7 1 3 4 5 2 6 7 logout Saving session... ...copying shared history... ...saving history
1.1K40发布于 2018-07-24 - 来自专栏Excel和Access学习笔记
算法和流程图
大家好，今天不写代码，改为教大家画画，不过不是教素描或者油画之类的，而是画流程图。 在画流程图之前，先简单介绍下算法的概念，理解即可。然后通过画流程图来复习下前面学过的几种程序控制结构。 根据这些方法和步骤来编写计算机程序代码，这些具体的步骤和方法就是解决问题的算法。 根据算法，选择一种编程语言来编写可以完成任务的代码，就是编制程序。 对于复杂的应用程序，我们在开始编写代码之前，都应先设计起算法。 二、流 程 图 流程图就是一种描述算法的方式，相比于纯文字的描述，可以把解决问题的思路以更清晰、直观的方式展现出来，有助于更好的设计程序过程。 如果结果为假，就进行逻辑表达式2的判定，如果结果为真，就执行语句序列2，结果为假就判定逻辑表达式3....直到所有逻辑表达式判定都为假时，就执行语句序列n，最后判断结构结束。
3.2K20发布于 2019-10-14
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