#追求 决定谁在有限的、离散的追击游戏中获胜，例如在图表上的警察（“左玩家”）和强盗（“右玩家”）。 此代码是 Anthony Bonato 和 Gary MacGillivray 在“离散时间追踪游戏的通用框架”中的结果的实现。 具体的结果是存在一个 O(n^{2k + 2}) 算法来决定一个（离散时间）追逐游戏的赢家，在一个有 k 个左边玩家（或右边玩家）的图上。 ####Input 格式：使用标准 NetworkX 邻接列表格式输入图形（和移动列表）。 也就是说，对于图中的每个顶点，你写 源目标目标目标...目标 在新的线路上。 要输入游戏，您需要 左边的游戏图 右边的游戏图 左边的移动可以在游戏过程中合法进行 在游戏过程中，Right 可以合法地进行移动 导致Left赶上Right的状态 Left 开始的状态和 Right 开始的状态 条目 6 并不是必需的，但如果您想将游戏可

Coursera self driving car_Part1_Finalproject，可以作为该课程第一部分编程作业的参考，也可以作为python实现Pure Pursuit纯跟踪横向控制算法的参考。 如果对程序运行有疑问可与我联系

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三种匹配追踪算法的C语言实现。 omp算法、cosamp算法、subspcae-pursuit算法。

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It is a significant algorithm to solve the PCA in noisy case.

多路径匹配追踪 广度优先（MMP_BF），该方式搜索最优原子支撑集的方式和OMP类有些许不同，程序中采用结构体来保存每个节点的各项信息，对理解MMP_BF有很大帮助