浅谈 深拷贝和浅拷贝

含义:假设b复制了a,改变b,a也跟着改变 那么这就是浅拷贝
浅拷贝不是真正意义上的拷贝,只是拷贝了数据储存的地址

浅拷贝:

let a=[0,1,2,3,4],
    b=a;
console.log(a===b);   //true
a[0]=1;
console.log(a,b);  1,1,2,3,4

明明复制了a,更改b的时候a也改变 这是为什么呢?
我们知道基本的数据类型有number,string,boolean,null,undefined五类
引用数据类型有object 对象{a:1} 数组:[1,2,3]
当b=a 拷贝a是 并不是复制的数组本身 而是拷贝了a的引用地址
如果要实现深拷贝就要考虑其中的属性
深拷贝:

function deepClone(obj){
    let objClone = Array.isArray(obj)?[]:{};
    if(obj && typeof obj==="object"){
        for(key in obj){
            if(obj.hasOwnProperty(key)){
                //判断ojb子元素是否为对象,如果是,递归复制
                if(obj[key]&&typeof obj[key] ==="object"){
                    objClone[key] = deepClone(obj[key]);
                }else{
                    //如果不是,简单复制
                    objClone[key] = obj[key];
                }
            }
        }
    }
    return objClone;
}    
let a=[1,2,3,4],
    b=deepClone(a);
a[0]=2;
console.log(a,b);

b脱离了a的控制,不再受a影响了。
这里强调,深拷贝,是拷贝对象各个层级的属性。
slice()方法也可以完成拷贝

let a=[1,2,3,4],
    b=a.slice();
a[0]=2;
console.log(a,b);
a 输出[2,2,3,4]
b 输出[1,2,3,4]

是不是说slice方法也是深拷贝了,毕竟b也没受a的影响,上面说了,深拷贝是会拷贝所有层级的属性,还是这个例子,我们把a改改

let a=[0,1,[2,3],4],
        b=a.slice();
a[0]=1;
a[2][0]=1;
console.log(a,b);

a 输出  [1,1,[1,3],4]
b 输出  [0,1,[1,3],4]

拷贝的不彻底啊,b对象的一级属性确实不受影响了,但是二级属性还是没能拷贝成功,仍然脱离不了a的控制,说明slice根本不是真正的深拷贝。
第一层的属性确实深拷贝,拥有了独立的内存,但更深的属性却仍然公用了地址,所以才会造成上面的问题。
同理,concat方法与slice也存在这样的情况,他们都不是真正的深拷贝,这里需要注意。

除了递归 我们也可以用JSON对象的parse和stringify

function deepClone(obj){
    let _obj = JSON.stringify(obj),
    objClone = JSON.parse(_obj);
    return objClone
}    
let a=[0,1,[2,3],4],
b=deepClone(a);
a[0]=1;
a[2][0]=1;
console.log(a,b);

a 输出  [1,1,[1,3],4]
b 输出  [0,1,[2,3],4]

这下b是完全不受a的影响了。
附带说明,JSON.stringify与JSON.parse除了实现深拷贝,还能结合localStorage实现对象数组存储。

除了上面两种方法之外,我们还可以借用JQ的extend方法。
$.extend( [deep ], target, object1 [, objectN ] )
deep表示是否深拷贝,为true为深拷贝,为false,则为浅拷贝
target 为Object类型 目标对象,其他对象的成员属性将被附加到该对象上。
object1 objectN可选。 Object类型 第一个以及第N个被合并的对象。

let a=[0,1,[2,3],4],
b=$.extend(true,[],a);
a[0]=1;
a[2][0]=1;
console.log(a,b);

a 输出  [1,1,[1,3],4]
b 输出  [0,1,[2,3],4]
可以看到,效果与上面方法一样,只是需要依赖JQ库

实际开发中也是非常有用的,后台返回了一堆数据,你需要对这堆数据做操作,但多人开发情况下,你是没办法明确这堆数据是否有其它功能也需要使用,直接修改可能会造成隐性问题,深拷贝能帮你更安全安心的去操作数据,根据实际情况来使用深拷贝,大概就是这个意思。

此文章是整理学习笔记 部分内容摘抄
https://www.jianshu.com/p/55d3e1b3afab

【顶刊TAC复现】事件触发模型参考自适应控制(ETC+MRAC):针对非线性参数不确定性线性部分时变连续系统研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了“事件触发模型参考自适应控制(ETC+MRAC)”的研究与Matlab代码实现,聚焦于存在非线性参数不确定性且具有时变线性部分的连续系统。该研究复现了顶刊IEEE Transactions on Automatic Control(TAC)的相关成果,重点在于通过事件触发机制减少控制器更新频率,提升系统资源利用效率,同时结合模型参考自适应控制策略增强系统对参数不确定性外部扰动的鲁棒性。文档还展示了大量相关科研方向的技术服务内容,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统、信号处理等多个领域,并提供了Matlab仿真辅导服务及相关资源下载链接。; 适合人群:具备自动控制理论基础、非线性系统分析背景以及Matlab编程能力的研究生、博士生及科研人员,尤其适合从事控制理论与工程应用研究的专业人士。; 使用场景及目标:① 复现顶刊TAC关于ETC+MRAC的先进控制方法,用于非线性时变系统的稳定性与性能优化研究;② 学习事件触发机制在节约通信与计算资源方面的优势;③ 掌握模型参考自适应控制的设计思路及其在不确定系统中的应用;④ 借助提供的丰富案例与代码资源开展科研项目、论文撰写或算法验证。; 阅读建议:建议读者结合控制理论基础知识,重点理解事件触发条件的设计原理与自适应律的构建过程,运行并调试所提供的Matlab代码以加深对算法实现细节的理解,同时可参考文中列举的其他研究方向拓展应用场景。
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