js操作数组1

<h2>1.<span style="color: rgb(51, 51, 51); font-family: arial, STHeiti, 'Microsoft YaHei', 宋体; font-size: 14px; line-height: 22.4px;">找出元素 item 在给定数组 arr 中的位置</span></h2><div><span style="color: rgb(51, 51, 51); font-family: arial, STHeiti, 'Microsoft YaHei', 宋体; font-size: 14px; line-height: 22.4px;"></span><h5 style="margin: 10px 0px; padding: 0px; font-size: 16px; color: rgb(51, 51, 51); font-family: arial, STHeiti, 'Microsoft YaHei', 宋体;"><span style="color: rgb(0, 0, 0);">输出描述:</span><span style="font-family: Courier, 'Courier New', monospace; font-size: 14px; line-height: 22.4px; white-space: pre-wrap; background-color: rgb(254, 254, 254);">如果数组中存在 item,则返回元素在数组中的位置,否则返回 -1</span></h5>
</div><pre name="code" class="javascript">function indexOf(arr, item) {
    var i=0;
	for(i;i<arr.length;i++){
        if(arr[i]==item)
            return i;
    }
    return -1;
}


2.计算给定数组 arr 中所有元素的总和 

输入描述:数组中的元素均为 Number 类型
function sum(arr) {
    var sum=0;
    for(var i=0;i<arr.length;i++){
        sum+=arr[i];
    }
    return sum;
}

3.移除数组 arr 中的所有值与 item 相等的元素。不要直接修改数组 arr,结果返回新的数组 
<pre name="code" class="javascript">function remove(arr, item) {
    var arr2=arr.slice(0);
    for(var i=0;i<arr2.length;i++){
        if(arr2[i]==item){
            arr2.splice(i,1);
            i--;
        }
    }
    return arr2;
}


4.移除数组 arr 中的所有值与 item 相等的元素,请直接在给定的 arr 数组上进行操作 
function removeWithoutCopy(arr, item) {
    for(var i=0;i<arr.length;i++){
        if(arr[i]==item){
            arr.splice(i,1);
        i--;
        }
    }
    return arr;
}

5.在数组 arr 末尾添加元素 item。不要直接修改数组 arr,结果返回新的数组
function append(arr, item) {
<pre name="code" class="javascript" style="color: rgb(51, 51, 51); font-size: 14px; line-height: 22.4px;">    var arr2=arr.slice(0);
arr2.push(item); return arr2;}


6.删除数组 arr 最后一个元素。不要直接修改数组 arr,结果返回新的数组
function truncate(arr) {
    var arr2=arr.slice(0);
    arr2.pop();
    return arr2;
}





内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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