Bahnplanungsframework für ein autonomes Fahrzeug - oops ...

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70 Suchalgorithmen 33 i f ( l e f t == n u l l ) r e t u r n r i g h t ; i f ( r i g h t == n u l l ) r e t u r n l e f t ; 35 i f ( l e f t . CompareTo ( r i g h t ) < 0) 37 { SkewNode swap = l e f t . L e f t ; 39 l e f t . L e f t = merge ( l e f t . Right , r i g h t ) ; l e f t . R i g h t = swap ; 41 r e t u r n l e f t ; } 43 e l s e { 45 SkewNode swap = r i g h t . R i g h t ; r i g h t . R i g h t = merge ( r i g h t . Left , l e f t ) ; 47 r i g h t . L e f t = swap ; r e t u r n r i g h t ; 49 } } 51 p u b l i c c l a s s SkewNode where T : IComparable 53 { p u b l i c T Data { s e t ; g e t ; } 55 p u b l i c SkewNode L e f t { s e t ; g e t ; } p u b l i c SkewNode R i g h t { s e t ; g e t ; } 57 p u b l i c SkewNode ( T d a t a ) 59 { t h i s . Data = d a t a ; 61 } 63 p u b l i c i n t CompareTo ( SkewNode o t h e r ) { 65 r e t u r n Data . CompareTo ( o t h e r . Data ) ; } 67 } } Algorithmus (6.2): Skew Heap im C# Stil. Aus den beiden Bäumen A und B wird die Wurzel mit dem geringsten Wert als neue Wurzel ausgewählt, es sei in diesem Fall der Baum A. Der linke und rechte Nachfolger A.l und A.r stellen ebenfalls je einen Baum dar, von denen einer so bleibt wie er ist und der andere mit Baum B rekursiv über die gleiche Methode wieder gemischt wird. Zuletzt werden die neu entstandenen Bäume A.l und A.r noch vertauscht. In der Abbildung (Abb. 6.15) ist dieses Verhalten der Merge-Funktion skizziert. Dabei sind vertikal einzelne Schritte von einander getrennt und horizontal die Rekursionstiefe.
6.3 Datenstrukturen 71 A 1 A.l 5 A.r 7 B 3 B.l 9 B.r 4 + B 3 B.l 9 B.r 4 A.r 7 + A 1 A.l 5 B 3 B.l 9 B.r 4 A.r 7 + A 1 A.l 5 A.l 5 B.r 4 B 3 B.l 9 B.r 4 A.r 7 A 1 A.l 5 A 1 A.l 5 B 3 B.r 4 B.l 9 A.r 7 B 3 B.l 9 B.r 4 A.r 7 A 1 A.l 5 (Abb. 6.15): Arbeitsweise eines Skew Heaps.
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Fakultät II - Informatik, Wirtscha
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III INHALT 1 Einleitung 1 1.1 Motiv
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1 1 EINLEITUNG Zunächst wird das T
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1.4 Verfügbares System 3 1.4 VERF
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5 2 GRUNDLAGEN Der Teil „Ackerman
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2.1 Ackermann Modell 7 Die Orientie
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2.2 Objekterkennung 9 Beim Messen a
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2.3 Kollisionserkennung 11 2.3 KOLL
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2.3 Kollisionserkennung 13 Sei das
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2.3 Kollisionserkennung 15 Berechnu
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