本文是一些机器人算法(特别是自动导航算法)的Python代码合集。其主要特点有以下三点：选择了在实践中广泛应用的算法；依赖最少；容易阅读，容易理解每个算法的基本思想。希望阅读本文后能对你有所帮助。前排友情提示，文章较长，建议收藏后再看。目录一、环境需求二、怎样使用三、本地化3.1扩展卡尔曼滤波本地化3.2 无损卡尔曼滤波本地化3.3粒子滤波本地化3.4直方图滤波本地化四、映射4.1高斯网格映射4.
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2023-07-07 09:43:54
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#Python的一些算法练习题 每天做一些算法题1.质因数分解2.打印字母排列的菱形3.二分法查找对象4.回形取数5.方差6.分组问题7.字母统计1.质因数分解如435234=251171732x=int(input('x='))
print(x,'=',end='')
for i in range(2,x):
while(x!=1):
if(x%i==0):
print(i,'*',
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2023-08-11 10:14:51
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使用场景：1，空间复杂度 越低越好、n值较大：堆排序 O(nlog2n) O(1)2，无空间复杂度要求、n值较大：桶排序 O(n+k) O(n+k)经典排序算法图解：经典排序算法的复杂度：大类一（比较排序法）：1、冒泡排序（Bubble Sort）【前后比较-交换】python代码实现：1 d0 = [2, 15, 5, 9, 7, 6, 4, 12, 5, 4, 2, 64, 5,
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2023-07-07 20:04:58
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什么是 Python？请简要回顾本专栏中的 第一篇文章 ，Python 是由 Guido van Rossum 开发的免费高级解释型语言。其语法简单易懂，而其面向对象的语义功能强大（但又灵活）。Python 可以广泛使用并具有高度的可移植性。 什么是状态机？关于状态机的一个极度确切的描述是它是一个有向图形，由一组节点和一组相应的转移函数组成。状态机通过响应一系列事件而“运行”。每个事件都在属于“当
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2024-08-16 21:34:14
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声明: 算法并非原创 , 但是来源已经忘记了 , 当时考虑算法的时候看了比较多的麻将胡牌算法 , 想寻找自己比较容易理解的 , 找了几篇,所以算法的出处已然忘记,不过还是感谢下原创吧 . 算法理解之后就不难了 , 下面开始详细的阐述了.1. 将麻将抽象为数字 数字 {01 ~ 09} 表示 {1 ~ 9} 筒 数字 {11 ~ 19} 表示
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2024-04-22 09:43:12
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# 理解ART算法及其在Python中的实现
自适应共振理论（ART）算法是一种基于神经网络的聚类方法，主要用于处理模式识别和数据分类问题。与传统的聚类算法（如K均值）不同，ART算法能够动态地适应新数据，并且具备较强的容错性和自我组织能力。
## ART算法的基本原理
ART算法的核心在于通过比较输入模式与已有类别的典型模式（原型）来实现聚类。其主要思想是通过负反馈机制来保持网络的稳定性和
# 如何实现 TLD 算法程序 Python
在计算机视觉中，跟踪物体是一项重要且繁琐的任务。TLD（Tracking-Learning-Detection）算法是一种流行的方法，它将跟踪、学习和检测结合在一起，提高了目标跟踪的准确性。对于刚入行的开发者来说，实现 TLD 算法似乎有些复杂，但只要步骤清晰，就能轻松上手。
本文将带你理解并实现 TLD 算法程序。我们将逐步拆解，确保理解每一步的
20214201 2019-2020-2 《Python程序设计》实验一报告课程：《Python程序设计》班级： 2123姓名： 沈烨学号： 20212309实验教师：王志强实验日期：2022年3月17日必修/选修： 公选课1.实验内容1.熟悉Python开发环境；2.练习Python运行、调试技能；3.编写程序，练习变量和类型、字符串、对象、缩进和注释等；4.掌握git技能。2. 实验过程及结果
KMP算法是字符串匹配算法的一种改进版，一般的字符串匹配算法是：从主串(目标字符串)和模式串(待匹配字符串)的第一个字符开始比较，如果相等则继续匹配下一个字符， 如果不相等则从主串的下一个字符开始匹配，直到模式串被匹配完，则匹配成功，或主串被匹配完且模式串未匹配完，则匹配失败。 KMP算法的改进之处在于：能够知道在匹配失败后，有多少字符是不需要进行匹配可以直接跳过的，匹配失败后，下一次匹配从
一、冒泡排序arr = [5,3,1,2,4]
n = len(arr)
for i in range(n - 1):
for j in range(n - 1 - i):
print(i,j)
if arr[j] > arr[j + 1]:
arr[j], arr[j + 1] = arr[j + 1], arr[j]
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2023-06-14 18:44:03
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一、冒泡排序基本思路：冒泡排序（Bubble Sort），是一种计算机科学领域简单的排序算法。它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。这个算法的名字由来是因为越小的元素会慢慢“浮”到数列的顶端，越重的元素会慢慢的沉入到底端，故名“冒泡排序”。时间复杂度最快: O(n)。,最坏: O(n^2)。注意，缺点是每一次只能确定一个元素。python语言实现代码如下
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2023-10-07 13:26:25
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一.什么是PID算法在了解PID算法之前，我个人觉得有必要先介绍一下PID的全称，为什么呢，因为顾名方可思义。了解其名子的含义，更加有助于我们理解该算法的原理，也能帮助我们灵活地运用PID算法。先来举个例子说明PID的运用：比如你骑自行车，如何控制才能确保自行车不倒呢?会骑车的都知道，当车的重心向一个方向倾斜时，笼头要向同方向打。而且这个打的角度，与重心倾斜的角度是成正比的，倾斜度越大，笼头角度也
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2024-05-08 19:18:17
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Python数据结构与算法——Day1算法的概念算法的特性算法的效率通过执行时间反应算法效率单靠时间的长短来判断可信吗时间复杂度与“大O记法”大O记法时间复杂度简化“大O记法”最坏时间复杂度计算时间复杂度的基本规则常见时间复杂度Python内置性能分析timeit模块list内置操作的时间复杂度dict内置操作的时间复杂度 算法的概念算法是计算机处理信息的本质，计算机程序的本质是由一个算法来告诉
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2024-05-29 16:54:23
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1、首先kmp算法是解决子串匹配问题的，解决这个问题的暴力算法很容易想到。那就是子串的首部和母串的第i个部位对上后，两个串剩下的字符继续匹配，直到匹配不上，子串首部移到母串的i+1的位置上，重复上面的过程。这个算法的复杂度是O(n^2)，仔细一想是挺浪费的，要是子串和母串匹配了几个字符了，那么指针还要移回来（原谅我c的说法），整个子串才移动一个位置，这样效率就很蛋疼了。2、那有没有指针尽量不回移的
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2023-10-15 22:08:11
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Python 程序求数字的阶乘在本文中，您将学习查找数字的阶乘并显示它。要理解此示例，您应该了解以下Python编程主题：一个数字的阶乘是从1到该数字的所有整数的乘积。例如，阶乘6为1 * 2 * 3 * 4 * 5 * 6 =720。阶乘不是为负数定义的，阶乘0为1、0！ = 1。源代码示例# Python程序来查找用户提供的数字的阶乘。# 可以更改为不同的值
num = 7
# 从用户那里获取
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2023-07-14 12:53:19
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调度算法操作系统管理了系统的有限资源，当有多个进程（或多个进程发出的请求）要使用这些资源时，因为资源的有限性，必须按照一定的原则选择进程（请求）来占用资源。这就是调度。目的是控制资源使用者的数量,选取资源使用者许可占用资源或占用资源。在操作系统中调度是指一种资源分配，因而调度算法是指：根据系统的资源分配策略所规定的资源分配算法。对于不同的的系统和系统目标，通常采用不同的调度算法，例如，在批处理系统
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2023-08-23 20:56:56
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# AES算法在Python中的实现
## 引言
高级加密标准（AES）是一种广泛使用的对称加密算法，旨在替代数据加密标准（DES）。 AES可以处理128位的数据块，密钥长度可以为128、192或256位。由于其强大的加密性能和高效的处理速度，AES被广泛应用于各种加密需求中。本文将介绍如何在Python中实现AES算法，并提供代码示例，以帮助新手了解该算法的基本概念和实现方式。
## A
# 如何实现 Python KDJ 算法源程序
在金融领域，KDJ指标是一种重要的技术分析工具，用于判断市场的超买或超卖状态。对于刚入行的小白，下面将逐步为您介绍如何使用Python实现KDJ指标的计算。
## 1. 整体流程
我们可以将实现KDJ算法的过程分为以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
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# Python中的PID控制器：理解与应用
## 引言
在自动控制理论中，PID（比例-积分-微分）控制器是一种常见且广泛应用的反馈控制器。它通过调节控制变量来使一个系统的输出达到期望值。PID控制器因其简单性和有效性在工业自动化、机器人控制等领域得到了广泛应用。本篇文章将介绍PID控制器的基本原理，并通过Python实现一个简单的PID算法程序，帮助读者理解其使用方式。
## PID控制
# 如何实现算法程序存储问题：Python新手指南
在程序开发中，算法的存储常常是一个基础而重要的问题。对于刚入行的开发者来说，了解如何有效地存储和管理算法是提升编程能力的关键步骤。在本指南中，我们将介绍一个基本的流程，帮助你在Python中实现算法程序的存储。
## 整体流程
以下是实现算法程序存储问题的整体流程，我们将把整个过程分为几个步骤，方便理解和执行。
| 步骤 |
