js设计模式

js比较常用的设计模式有工厂模式,单例模式,构造模式,原型模式,组合模式使用构造模式与原型模式。
1.工厂模式
函数的封装:把实现同一个功能的相同代码放在一个函数中,以后再想实现这个功能的时候,我们只需要直接的执行这个函数就可,减少了页面中的坑余代码,提高代码的重复使用率。

    function work(name, sex) {
        //函数里面封装对象  返回对象
        var obj = new Object();
        //设置相关属性
        obj.name = name;
        obj.sex = sex;
        obj.sleep = function () {
            return "正在睡觉!";
        }
        return obj;
    }
    var object = work("张三", "男");
    console.log(typeof object);

2.单例模式
返回的是一个对象

    var obj = (function () {
        var newobj;
        function getobj() {
            //实例化对象  返回对象
            if (newobj == undefined) {
                newobj = new factory();
            }
            return newobj;
        }
        //创建对象的实例
        function factory() {
            //对象的封装
            this.name = "";
            this.sex = "";
            this.sleep = function () {
            }
        }
        return {
            getObj: getobj
        }
    })();
    console.log(obj.getObj());

3.构造模式
构造模式:通过new一个类来创建一个实例。

   function SayHello(name){
        this.name=name;
        this.say=function(){
            alert("Hello"+this.name)
        };
    }
    var p1=new SayHello("张三");
    p1.say();//类都是函数数据类型的
    //console.log(typeof CreateJsPerson);//-->"function"
    //类创建出来的实例都是对象数据类型的
    //console.log(typeof p1);//-->"object"

4.原型模式

    function person() {

    }
    person.prototype.sleep = function () {
        return "睡觉";
    }
    person.prototype.name = "张三";
    var p = new person();
    console.log(p);
    var p1 = new person();
    console.log(p1);

5.构造模式+原型模式

    function f1() {
        this.name = "毛豆"
    }
    f1.prototype.sleep = function () {
        return "睡觉"
    }
    var f = new f1();
    console.log(f);
内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换与利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率与经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模与求解。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置与经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模与求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码和案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置与求解器调用方式,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
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