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;
}





【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
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