PHP创建日历

这段PHP代码展示了如何创建一个美式日历,通过指定年份和月份,计算出该月的第一天是星期几,然后用二维数组模拟日历布局,并用HTML表格展示出来。代码中包含了获取指定月份天数、初始化日期计数器以及遍历和填充日历格子的过程。
<?php
/*
 * 美式日历
 */
//指定日期
$year = 2017;
$month = 10;
//获取时间戳
$firstDayInt = mktime(0,0,0,$month,1,$year);
//获取指定月份天数
$dayInMouth = date('t',$firstDayInt);
//获取初始时间为星期几
$firstDay = date('w',$firstDayInt); //星期日(0) -> 星期六(6)
//日历行(周)数
$tmpDays = $dayInMouth + $firstDay;
$weeks = ceil($tmpDays/7);  //向上取整
/*
 * 使用二维数组模拟日历,一维为周数,二维为星期数
 * 二维数组[周数][星期数]
 */
$days = [];
//日期计数器
$day_tmp = 0;
for ($i = 0;$i < $weeks;$i ++) {    //0,1,2,3,4 单位:行
    for ($j = 0; $j < 7; $j ++) {   //0,1,2,3,4,5,6 单位:星期数值
/*
 * 判断条件:
 * 1.首行未填充星期数的日期为空值。当$j == $firstDay时,该月初始日期为星期日
 * 2.因周周循环,日期递增,上述函数式值只适用于$i == 0时
 * 3.日期数大于月天数时,在不满足$j变量范围之前,末行填充的日期数为空值
 */
        if(($i == 0 && $j >= $firstDay) || $i > 0 && $day_tmp < $dayInMouth) {
//          日期+1
            $day_tmp ++;
//          例:[第一行][首位] = 1(号)
            $days[$i][$j] = $day_tmp;
        } else {
            $days[$i][$j] = ''; //空值
        }
    }
}
?>
<table border="1" width="500">
    <tr>
        <th colspan="7"><?php echo $year,'年',$month,'月'; ?></th>
    </tr>
    <tr>
        <th>星期日</th>
        <th>星期一</th>
        <th>星期二</th>
        <th>星期三</th>
        <th>星期四</th>
        <th>星期五</th>
        <th>星期六</th>
    </tr>
<!--    遍历二维数组-->
    <?php
//      遍历日历
        foreach ($days as $week => $weekDays) {
            echo '<tr>';
//          遍历行日期
            foreach ($weekDays as $day) {
                echo '<td>',$day,'</td>';
            }
            echo '</tr>';
        }
    ?>
</table>



【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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