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成都創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站制作重慶分公司

python如何實現(xiàn)機器人行走效果-創(chuàng)新互聯(lián)

這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)python如何實現(xiàn)機器人行走效果,小編覺得挺實用的,因此分享給大家做個參考,希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。

為企業(yè)提供做網(wǎng)站、網(wǎng)站建設(shè)、網(wǎng)站優(yōu)化、全網(wǎng)整合營銷推廣、競價托管、品牌運營等營銷獲客服務(wù)。創(chuàng)新互聯(lián)建站擁有網(wǎng)絡(luò)營銷運營團(tuán)隊,以豐富的互聯(lián)網(wǎng)營銷經(jīng)驗助力企業(yè)精準(zhǔn)獲客,真正落地解決中小企業(yè)營銷獲客難題,做到“讓獲客更簡單”。自創(chuàng)立至今,成功用技術(shù)實力解決了企業(yè)“網(wǎng)站建設(shè)、網(wǎng)絡(luò)品牌塑造、網(wǎng)絡(luò)營銷”三大難題,同時降低了營銷成本,提高了有效客戶轉(zhuǎn)化率,獲得了眾多企業(yè)客戶的高度認(rèn)可!

具體內(nèi)容如下

#! /usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
# fileName : robot_path.py
# author : zoujiameng@aliyun.com.cn

# 地上有一個m行和n列的方格。一個機器人從坐標(biāo)0,0的格子開始移動,每一次只能向左,右,上,下四個方向移動一格,但是不能進(jìn)入行坐標(biāo)和列坐標(biāo)的數(shù)位之和大于k的格子。 
# 例如,當(dāng)k為18時,機器人能夠進(jìn)入方格(35,37),因為3+5+3+7 = 18。但是,它不能進(jìn)入方格(35,38),因為3+5+3+8 = 19。請問該機器人能夠達(dá)到多少個格子?
class Robot:
# 共用接口,判斷是否超過K
  def getDigitSum(self, num):
    sumD = 0
    while(num>0):
      sumD+=num%10
      num/=10
    return int(sumD)

  def PD_K(self, rows, cols, K):
    sumK = self.getDigitSum(rows) + self.getDigitSum(cols)
    if sumK > K:
      return False
    else:
      return True

  def PD_K1(self, i, j, k):
    "確定該位置是否可以走,將復(fù)雜約束條件設(shè)定"
    index = map(str,[i,j])
    sum_ij = 0
    for x in index:
      for y in x:
        sum_ij += int(y)
    if sum_ij <= k:
      return True
    else:
      return False

# 共用接口,打印遍歷的visited二維list
  def printMatrix(self, matrix, r, c):
    print("cur location(", r, ",", c, ")")
    for x in matrix:
      for y in x: 
        print(y, end=' ')
      print()

 #回溯法
  def hasPath(self, threshold, rows, cols):
    visited = [ [0 for j in range(cols)] for i in range(rows) ]
    count = 0
    startx = 0
    starty = 0
    #print(threshold, rows, cols, visited)
    visited = self.findPath(threshold, rows, cols, visited, startx, starty, -1, -1)
    for x in visited:
      for y in x:
        if( y == 1):
          count+=1
    print(visited)
    return count

  def findPath(self, threshold, rows, cols, visited, curx, cury, prex, prey):
    if 0 <= curx < rows and 0 <= cury < cols and self.PD_K1(curx, cury, threshold) and visited[curx][cury] != 1: # 判斷當(dāng)前點是否滿足條件
      visited[curx][cury] = 1
    self.printMatrix(visited, curx, cury)
    prex = curx
    prey = cury
    if cury+1 < cols and self.PD_K1(curx, cury+1, threshold) and visited[curx][cury+1] != 1: # east
      visited[curx][cury+1] = 1
      return self.findPath(threshold, rows, cols, visited, curx, cury+1, prex, prey)
    elif cury-1 >= 0 and self.PD_K1(curx, cury-1, threshold) and visited[curx][cury-1] != 1: # west
      visited[curx][cury-1] = 1
      return self.findPath(threshold, rows, cols, visited, curx, cury-1, prex, prey)
    elif curx+1 < rows and self.PD_K1(curx+1, cury, threshold) and visited[curx+1][cury] != 1: # sourth
      visited[curx+1][cury] = 1
      return self.findPath(threshold, rows, cols, visited, curx+1, cury, prex, prey)
    elif 0 <= curx-1 and self.PD_K1(curx-1, cury, threshold) and visited[curx-1][cury] != 1: # north
      visited[curx-1][cury] = 1
      return self.findPath(threshold, rows, cols, visited, curx-1, cury, prex, prey)
    else: # 返回上一層,此處有問題
      return visited#self.findPath(threshold, rows, cols, visited, curx, cury, prex, prey)
 #回溯法2
  def movingCount(self, threshold, rows, cols):
    visited = [ [0 for j in range(cols)] for i in range(rows) ]
    print(visited)
    count = self.movingCountCore(threshold, rows, cols, 0, 0, visited);
    print(visited)
    return count

  def movingCountCore(self, threshold, rows, cols, row, col, visited):
    cc = 0
    if(self.check(threshold, rows, cols, row, col, visited)): 
      visited[row][col] = 1
      cc = 1 + self.movingCountCore(threshold, rows, cols, row+1, col,visited) + self.movingCountCore(threshold, rows, cols, row, col+1, visited) + self.movingCountCore(threshold, rows, cols, row-1, col, visited) + self.movingCountCore(threshold, rows, cols, row, col-1, visited)
    return cc

  def check(self, threshold, rows, cols, row, col, visited):
    if( 0 <= row < rows and 0 <= col < cols and (self.getDigitSum(row)+self.getDigitSum(col)) <= threshold and visited[row][col] != 1): 
      return True;
    return False 

# 暴力法,直接用當(dāng)前坐標(biāo)和K比較
  def force(self, rows, cols, k):
    count = 0
    for i in range(rows):
      for j in range(cols):
        if self.PD_K(i, j, k):
          count+=1
    return count
# 暴力法2, 用遞歸法來做
  def block(self, r, c, k): 
    s = sum(map(int, str(r)+str(c)))
    return s>k
  def con_visited(self, rows, cols):
    visited = [ [0 for j in range(cols)] for i in range(rows) ]
    return visited
  def traval(self, r, c, rows, cols, k, visited):
    if not (0<=r

關(guān)于“python如何實現(xiàn)機器人行走效果”這篇文章就分享到這里了,希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助,使各位可以學(xué)到更多知識,如果覺得文章不錯,請把它分享出去讓更多的人看到。

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本文標(biāo)題:python如何實現(xiàn)機器人行走效果-創(chuàng)新互聯(lián)
瀏覽路徑:http://weahome.cn/article/iipgc.html

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