JavaScript 函数解析

本文探讨了如何通过函数化编程解决输出100以内素数问题,对比了循环嵌套与函数分解的方法,强调了将复杂问题分解为小问题的策略。

函数

函数的概念
为什么需要用函数?
首先看一下输出100所有素数问题的解决方案
方案一:循环的嵌套

<script>
    for (var n=2; n<=100; n++) {
        var m = Math.ceil(Math.sqrt(n));//根据相关数学定理,查找范围可缩小至[2,sqrt(n)]
        var found = false;//找到因子的标记
        for (var i = 2; i <= m; i++) {
            if (n % i == 0) {
                found = true;
                break;//找到则提前结束
            }
        }
        if (!found) {
            document.write(n + "是素数<br>");
        }
    }
</script>

这种解决方案程序比较复杂,阅读也比较困难,需要比较高超的技术。
方案二:应用函数

<script>
    for(var n=2; n<100; n++){
        if(isPrime(n)){
            document.write(n+"<br>");
        }
    }
    function isPrime(n){
        var m = Math.ceil(Math.sqrt(n));//根据相关数学定理,查找范围可缩小至[2,sqrt(n)]
        var found = false;//找到因子的标记
        for (var i = 2; i <= m; i++) {
            if (n % i == 0) {
                return false;
            }
        }
        return true;
    }
</script>

这种解决方案是将一个比较复杂的问题分解为两个较为简单的问题去解决,是用“量”去克服“难”和“大”的问题。
这种解决方案给我们提供了一个解决规模大、难度高的问题的解决思路:将它分解为多个规模相对较小、难度相对较低的问题去解决,如果分解后的问题依然规模大或者难度高,可以按照这个思路一直分解下去,直到分解后的问题足够小、简单。归纳起来就是“大事化小”。

内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
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