hiho#1181 欧拉路2

这里写图片描述
在这个例子中:

L1: 1-2-6-5-1
L2: 2-3-7-2
L3: 3-4-8-3
第一步时我们将L1压入栈S,同时我们用一个数组Path来记录我们出栈的顺序:

S: [1 2 6 5 1]
Path:
然后出栈到节点2时我们发现了2有其他路径,于是我们把2的另一条路径加入:

S: 1 [2 3 7 2]
Path: 1 5 6
此时L2已经走完,然后再开始弹出元素,直到我们发现3有其他路径,同样压入栈:

S: 1 2 [3 4 8 3]
Path: 1 5 6 2 7
之后依次弹出剩下的元素:

S:
Path: 1 5 6 2 7 3 8 4 3 2 1
此时的Path就正好是我们需要的欧拉路径。

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <string>
#include <algorithm>
#include <queue>
#include <map>
#include <cmath>
#define INF 0x3f3f3f3f
using namespace std;
int a[1005][1005]={0};
int du[1005],ans[1005],cnt,n,m;
void dfs(int u)
{
    for(int i=1;i<=n;i++)
        if(a[u][i])
        {
            a[u][i]--,a[i][u]--;
            dfs(i);
        }
    ans[cnt++]=u;
}
int main()
{
    cnt=0;
    scanf("%d%d",&n,&m);
    for(int i=0;i<m;i++)
    {
        int u,v;
        scanf("%d%d",&u,&v);
        a[u][v]++,a[v][u]++;
        du[u]++,du[v]++;
    }
    int st=1;
    for(int i=2;i<=n;i++)
        if(du[i]&1)
        {
           st=i;
           break;
        }
    dfs(st);
    printf("%d",ans[0]);
    for(int i=1;i<cnt;i++)
        printf(" %d",ans[i]);
    puts("");
}
在机器人操作系统(ROS)中,机器视觉是机器人感知和理解周围环境的关键技术。robot_vision功能包专注于这一领域,集成了多种视觉处理技术,包括摄像头标定、OpenCV库应用、人脸识别、物体跟踪、维码识别和物体识别,极大地拓展了ROS在视觉应用方面的能力。 摄像头标定:作为机器视觉的基础,摄像头标定用于消除镜头畸变并获取相机的内参和外参。在ROS中,camera_calibration包提供了友好的用户界面和算法,帮助计算相机参数矩阵,为后续的图像校正和三维重建提供支持。 OpenCV:OpenCV是一个广泛使用的开源计算机视觉库,在ROS中扮演着重要角色。robot_vision功能包可能包含OpenCV的示例代码和节点,涵盖图像处理、特征检测、模板匹配和图像分割等功能,这些功能对机器人视觉系统至关重要。 人脸识别:ROS中的人脸识别结合了图像处理和机器学习技术。robot_vision可能集成了基于OpenCV的人脸检测算法,如Haar级联分类器或Adaboost方法,甚至可能包含深度学习模型(如FaceNet或SSD),帮助机器人实现人脸的识别和跟踪,提升人机交互能力。 物体跟踪:物体跟踪使机器人能够持续关注并追踪特定目标。在ROS中,通常通过卡尔曼滤波器、粒子滤波器或光流法实现。robot_vision功能包可能包含这些算法的实现,助力机器人完成动态目标跟踪任务。 维码识别:维码是一种高效的信息编码方式,常用于机器人定位和导航。ROS中的维码包可用于读取和解析维码,而robot_vision可能进一步封装了这一功能,使其更易于集成到机器人系统中。 物体识别:作为机器视觉的高级应用,物体识别通常涉及深度学习模型,如YOLO、SSD或Faster R-CNN。robot_vision功能包可能包含预训练的模型和对应的ROS节点,使机器人能够识别环境中的特
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