数据结构与算法（自动驾驶应用方向）

在自动驾驶中，无论是路径规划、障碍物识别，还是实时控制，都离不开对数据的高效组织和计算方法的选择。

2. 常见数据结构（及自动驾驶应用）

数据结构 描述 应用示例
数组 / 向量 连续存储，支持随机访问 储存历史轨迹点、车辆状态序列
链表 / 环形队列 灵活插入/删除 控制器中缓存最近速度或传感器数据
栈 / 队列 先进后出 / 先进先出 控制状态切换、命令排队处理
哈希表（Hash Map） 快速查找 建图中障碍物记录，传感器缓存索引
堆（Heap） 优先级队列 A*/Dijkstra路径搜索中寻找最短路径
树 / 四叉树 / 八叉树 分层组织空间 空间分割（如QuadTree用于2D路径规划）
图（Graph） 节点+边 路径规划地图、任务依赖图等

3. 算法在自动驾驶中的典型应用

3.1 搜索与路径规划算法

算法 应用
A* 地图中的最短路径搜索
Dijkstra 全局路径规划
RRT/RRT* 采样路径规划，适用于复杂动态场景

3.2 数学优化类算法

算法 应用
MPC（Model Predictive Control） 控制指令生成，预测未来行为
最小均方（LMS）/最小二乘（LS） 滤波器设计，状态估计等

3.3 搜索结构加速

技术 描述
KD-Tree 快速搜索最近邻（如点云比对）
Hashing 快速定位地图块、路段编号

🧪 4. 示例：A* 路径规划（伪代码）

def A_star(start, goal, map):
    open_list = PriorityQueue()
    open_list.put(start)
    while not open_list.empty():
        current = open_list.get()
        if current == goal:
            return reconstruct_path()
        for neighbor in get_neighbors(current):
            if not visited(neighbor):
                cost = calculate_cost(current, neighbor)
                open_list.put(neighbor, cost)

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