JavaScript中的键值对数组Map对象的使用总结

JS `Object.values()` / `Object.entries()`:获取对象值数组与键值对数组 在 JavaScript 的世界里,对象就像一个百宝箱,里面装着各种各样的属性(key-value pair)。但是需要注意的是,这种比较方式是浅比较,只能比较对象的直接属性,不能比较嵌套对象。它们就像是对象的挖掘机,能把对象里的宝贝值和键值对一股脑儿地挖出来,方便我们进行各种操作。提供了一种方便的方式来遍历对象的键值对,可以用于各种场景,比如数据转换、对象比较等。里的每个键值对都提取出来了,放进了一个数组里,每个键值对又是一个数组。就是一个简单粗暴的工具,用来获取对象的所有值,方便快捷。 阅读详情

 1.介绍

定义
键/值对的集合。

语法
mapObj = new Map()

备注
集合中的键和值可以是任何类型。如果使用现有密钥向集合添加值,则新值会替换旧值。

属性
下表列出了 Map 对象的属性和描述。

构造函数
    指定创建映射的函数。
Prototype — 原型
    为映射返回对原型的引用。
size
    返回映射中的元素数。

方法
下表列出了 Map 对象的方法和描述。

clear
    从映射中移除所有元素。
delete
    从映射中移除指定的元素。
forEach
    对映射中的每个元素执行指定操作。
get
    返回映射中的指定元素。
has
    如果映射包含指定元素,则返回 true。
set
    添加一个新建元素到映射。
toString
    返回映射的字符串表示形式。
valueOf
    返回指定对象的原始值。

 


下面的示例演示如何将成员添加到 Map,然后检索它们。

var m = new Map();
m.set(1, "black");
m.set(2, "red");
m.set("colors", 2);
m.set({x:1}, 3);

m.forEach(function (item, key, mapObj) {
    document.write(item.toString() + "<br />");
});

document.write("<br />");
document.write(m.get(2));


参考:https://blog.youkuaiyun.com/greenlight_74110/article/details/77894997 
 

2. 创建

/*  
 * MAP对象,实现MAP功能  
 *  
 * 接口:  
 * size()     获取MAP元素个数  
 * isEmpty()    判断MAP是否为空  
 * clear()     删除MAP所有元素  
 * put(key, value)   向MAP中增加元素(key, value)   
 * remove(key)    删除指定KEY的元素,成功返回True,失败返回False  
 * get(key)    获取指定KEY的元素值VALUE,失败返回NULL  
 * element(index)   获取指定索引的元素(使用element.key,element.value获取KEY和VALUE),失败返回NULL  
 * containsKey(key)  判断MAP中是否含有指定KEY的元素  
 * containsValue(value) 判断MAP中是否含有指定VALUE的元素  
 * values()    获取MAP中所有VALUE的数组(ARRAY)  
 * keys()     获取MAP中所有KEY的数组(ARRAY)  
 *  
 * 例子:  
 * var map = new Map();  
 *  
 * map.put("key", "value");  
 * var val = map.get("key")  
 * ……  
 *  
 */   
function Map() {   
    this.elements = new Array();   
     
    //获取MAP元素个数   
    this.size = function() {   
        return this.elements.length;   
    }   
     
    //判断MAP是否为空   
    this.isEmpty = function() {   
        return(this.elements.length < 1);   
    }   
     
    //删除MAP所有元素   
    this.clear = function() {   
        this.elements = new Array();   
    }   
     
    //向MAP中增加元素(key, value)    
    this.put = function(_key, _value) {   
        this.elements.push( {   
            key : _key,   
            value : _value   
        });   
    }   
     
    //删除指定KEY的元素,成功返回True,失败返回False   
    this.remove = function(_key) {   
        var bln = false;   
        try{   
            for(i = 0; i < this.elements.length; i++) {   
                if(this.elements[i].key == _key) {   
                    this.elements.splice(i, 1);   
                    return true;   
                }   
            }   
        } catch(e) {   
            bln = false;   
        }   
        return bln;   
    }   
     
    //获取指定KEY的元素值VALUE,失败返回NULL   
    this.get = function(_key) {   
        try{   
            for(i = 0; i < this.elements.length; i++) {   
                if(this.elements[i].key == _key) {   
                    return this.elements[i].value;   
                }   
            }   
        } catch(e) {   
            return null;   
        }   
    }   
     
    //获取指定索引的元素(使用element.key,element.value获取KEY和VALUE),失败返回NULL   
    this.element = function(_index) {   
        if(_index < 0 || _index >= this.elements.length) {   
            return null;   
        }   
        return this.elements[_index];   
    }   
     
    //判断MAP中是否含有指定KEY的元素   
    this.containsKey = function(_key) {   
        varbln = false;   
        try{   
            for(i = 0; i < this.elements.length; i++) {   
                if(this.elements[i].key == _key) {   
                    bln = true;   
                }   
            }   
        } catch(e) {   
            bln = false;   
        }   
        return bln;   
    }   
     
    //判断MAP中是否含有指定VALUE的元素   
    this.containsValue = function(_value) {   
        var bln = false;   
        try{   
            for(i = 0; i < this.elements.length; i++) {   
                if(this.elements[i].value == _value) {   
                    bln = true;   
                }   
            }   
        } catch(e) {   
            bln = false;   
        }   
        return bln;   
    }   
     
    //获取MAP中所有VALUE的数组(ARRAY)   
    this.values = function() {   
        var arr = new Array();   
        for(i = 0; i < this.elements.length; i++) {   
            arr.push(this.elements[i].value);   
        }   
        return arr;   
    }   
     
    //获取MAP中所有KEY的数组(ARRAY)   
    this.keys = function() {   
        var arr = new Array();   
        for(i = 0; i < this.elements.length; i++) {   
            arr.push(this.elements[i].key);   
        }   
        return arr;   
    }   
}   
 
  var map = new Map();  
   
  map.put("key1", "value1");  
  map.put("key2", "value2");  
  map.put("key3", "value3");  
 
  
  //var val = map.get("key1");
//	var val = map.containsKey("key1");
//	var val = map.element(2).value;
 
    var arr=map.keys();
	for(var i=0;i<arr.length;i++){
		alert(map.get(arr[i]));
	}
//  alert(val);

 

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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如图 转化成数组 Object.keys(obj).map(v=>({name:v,value:obj[v]})) 把obj 替换成你的对象 就变成了了

wqnmlgbsz的博客 242

js 去重某个键值 数组对象_JS中轻松遍历对象属性的几种方式

译文 | https://blog.youkuaiyun.com/qq449245884/article/details/98564568原文 | https://dmitripavlutin.com/how-to-iterate-easily-over-object-properties-in-javascript/自身可枚举属性Object.keys() 方法会返回一个由一个给定对象的自身可枚举...

weixin_39925413的博客 233

内的 对象 获取 键值对_JS中轻松遍历对象属性的几种方式

自身可枚举属性Object.keys() 方法会返回一个由一个给定对象的自身可枚举属性组成的数组,数组中属性名的排列顺序和使用 for...in 循环遍历该对象时返回的顺序一致 。如果对象的键-值都不可枚举,那么将返回由键组成的数组。这是合理的,因为大多数时候只需要关注对象自身的属性。来看看一个对象拥有自身和继承属性的例子,Object.keys()只返回自己的属性键:let simpleColo...

weixin_33918358的博客 1009

JS中的Map对象

JS中的Map对象1.js创建map对象2.将键值对放入map对象3.根据key获取map值4.删除map指定对象5.循环遍历map 1.js创建map对象 var map = new Map(); 2.将键值对放入map对象 map.set(“key”,value) map.set(“key1”,value1) map.set(“key2”,value2) 1为key,2为value new Map([[1,‘jun’],[2,‘xue’]]) jun 为key,1为value new Ma

junxuezheng的博客 3778

JavaScript中Map对象的用法

JavaScript 标准之Map对象的用法定义构造函数属性与object对象相比方法map.clear()Map.delete(key)Map.has (key)Map.entries()Map.set(key, value)Map.get(key)Map.keys()Map.values()Map.forEach()Map\[@@iterator]()使用for...of迭代Map对象Map 与数组的关系复制、合并Map对象小结 定义 Map 对象保存键值对,并且能够记住键的原始插入顺序。任何值(对象或

伟深么的博客 2990

js map遍历 修改对象里面的值_JavaScript Map对象

JavaScript Map对象MapMap是一组键值对的结构,用于解决以往不能用对象做为键的问题具有极快的查找速度函数、对象、基本类型都可以作为键或值其实Map和对象非常相似,但是对象的键只能是String类型或Symbol类型,Map在这方面就显得自由开放,以下是Map与对象的对比。MapObject意外的键Map默认情况不包含任何键。只包含显式插入的键。一个 Object有一个原型, 原型链...

weixin_32600979的博客 2402
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acoolgiser
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