3.函数式编程闭包

闭包:

        函数和其周围的状态(词法环境)的引用捆绑在一起形成闭包。

        可以在另一个作用域(例子中的fn)中调用一个函数(例子中的makeFn)的内部函数(例子makeFn中的返回方法)并访问到该函数的作用域中的成员(makeFn中的msg成员) 

闭包的核心作用就是把makeFn当中内部成员作用范围给延长了,正常执行下当makeFn被执行msg会被释放,但是如果makeFn中返回了一个成员,并且我们外部对这个成员有引用,那么makeFn中的成员在方法被执行完时,不会被释放,因为外部对内部有引用

//闭包
function makeFn(){
    let msg='Hello zlw'
//可以在另一个作用域中调用一个函数的内部函数并访问到该函数的作用域中的成员 
    return function(){
        console.log(msg)
    }
}

//调用完makeFn后会返回一个函数而这边的fn就引用了makeFn中返回的函数,即外部对内部内部有引用
//当外部对内部成员有引用makeFn内部成员(方法)不能被释放
const fn=makeFn()
fn()
//onece
function once(fn){
    let done=false //虽然时局部变量但是是一个是否函数被执行的标记
    return function(){
        if (!done)
        {
            done=true
            return fn.apply(this,arguments)
        }
    }
}


//当使用once,once先会创建一个局部变量done标记和返回一个函数
//通过pay这个变量来指向这个函数,也就是外部作用域对内部有引用,如果有引用
//once方法中的成员不会被释放掉
//当再次调用pay时,pay就是once中的匿名函数,并且可以获得外部的变量,延长了外部函数的变量的作用范围
let pay=once(function(money){
    console.log(money+'RMB')
})

pay(5)
pay(5)
pay(5)

闭包的本质:

函数在执行的时候会放到一个执行栈上当函数执行完毕之后会从执行栈中移除(正常情况下once函数没有return一个函数,当函数在被执行时会被放到一个执行栈上,当函数执行完毕会在执行栈中移除,并且函数内部的变量也会移除,但是外部对这个函数有引用的话就不一样了,当once被执行完时,首先会在执行栈上移除,但是外部对这个函数内部成员有引用所以它内部的成员不会在内存中被移除)但是栈上的作用域成员因为被外部引用不能释放,因此内部函数依然可以访问到外部函数的成员

闭包的案例:

// 这边pow函数都是求得是二次方,用闭包得方法解决,要使用多次相同次方的函数闭包
// Math.pow(4,2)
// Math.pow(5,2)

function makePower(power){
    return function(number){
        return Math.pow(number,power)
    }
}

let f2=makePower(2)
let f3=makePower(3)
console.log(f2(4))
console.log(f3(4))

//工资由基本工资和绩项工资组成,所以会出现基本工资的重复使用
// getSalary(12000,3000)
// getSalary(15000,5000)
// getSalary(16000,6000)
// getSalary(18000,3000)

// 使用闭包解决

function makeSalary(base){
    return function(performance){
        return base+performance
    }
}

let makeSalary11=makeSalary(12000)
let makeSalary12=makeSalary(15000)
let makeSalary13=makeSalary(16000)

console.log(makeSalary11(3000))
console.log(makeSalary12(5000))
console.log(makeSalary13(6000))

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
在 Java 中,函数式编程的特性自 Java 8 起得到了显著增强,包括引入了 `lambda` 表达式和 `Stream API` 等功能。其中,闭包(Closure)是函数式编程中的一个重要概念,它指的是一个可以访问并记住其词法作用域的函数对象,即使该函数在其作用域外执行。 Java 中的闭包主要通过 `lambda` 表达式来实现。虽然 Java 的闭包机制与一些纯粹的函数式语言(如 Scala 或 JavaScript)有所不同,但其核心思想是一致的:即允许函数访问定义在其外部作用域中的变量[^2]。 ### 使用方式 #### 1. Lambda 表达式与闭包 Java 中的 `lambda` 表达式可以引用其外部作用域中的变量,从而形成闭包。需要注意的是,Java 要求这些变量必须是 `final` 或等效不可变的(effective final),以确保线程安全和避免副作用[^2]。 ```java import java.util.function.Function; public class ClosureExample { public static void main(String[] args) { int multiplier = 2; Function<Integer, Integer> closure = x -> x * multiplier; System.out.println(closure.apply(5)); // 输出 10 } } ``` 在这个例子中,`closure` 是一个 lambda 表达式,它引用了外部变量 `multiplier`,从而形成了一个闭包。 #### 2. 函数工厂 闭包可以用于创建函数工厂,即根据某些参数动态生成新的函数。这种方式在 Java 中可以通过返回 `Function` 接口的实例来实现[^1]。 ```java import java.util.function.Function; public class FunctionFactory { public static Function<Integer, Integer> createMultiplier(int factor) { return x -> x * factor; } public static void main(String[] args) { Function<Integer, Integer> doubleIt = createMultiplier(2); Function<Integer, Integer> tripleIt = createMultiplier(3); System.out.println(doubleIt.apply(4)); // 输出 8 System.out.println(tripleIt.apply(4)); // 输出 12 } } ``` 这里,`createMultiplier` 方法返回了一个 lambda 表达式,该表达式捕获了 `factor` 变量,从而形成了闭包。 #### 3. 记忆功能(Memoization) 闭包还可以用于实现记忆功能,即将函数的计算结果缓存起来,以便后续调用时直接使用,而不必重复计算。这在处理昂贵的计算任务时非常有用[^1]。 ```java import java.util.HashMap; import java.util.Map; import java.util.function.Function; public class MemoizationExample { private static Map<Integer, Integer> cache = new HashMap<>(); public static Function<Integer, Integer> memoizedSquare = x -> { return cache.computeIfAbsent(x, key -> key * key); }; public static void main(String[] args) { System.out.println(memoizedSquare.apply(5)); // 计算 25 System.out.println(memoizedSquare.apply(5)); // 直接从缓存获取 25 } } ``` 在这个例子中,`memoizedSquare` 是一个带有缓存机制的闭包,它可以记住之前计算的结果,并在后续调用时直接返回缓存值。 ### 总结 Java 中的闭包通过 `lambda` 表达式实现,并且能够访问外部作用域中的变量。由于 Java 的设计限制,这些变量必须是不可变的,以保证安全性。闭包在 Java 中的应用主要包括函数工厂、记忆功能等场景,为函数式编程提供了强大的支持。
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