js中的原型链

本文详细解释了JavaScript中__proto__和prototype的区别与联系,通过实例展示了如何通过__proto__实现继承和方法查找的过程。

 prototype__proto__怎么回事

其实只要记住一句话:对象的__proto__等于创建这个对象的构造函数的prototype

var Person = function () { };
var p = new Person();
alert(p.__proto__ === Person.prototype); //true

那么 __proto__是什么呢?

每个对象都会在其内部初始化一个属性,也就是__proto__,当我们访问一个对象的属性时,如果这个对象内部不存在这个属性,那么它就会去__proto__里找这个属性,这个属性又会有自己的__proto__,于是就这样一直找下去,这就是我们平时所说的原型链的概念。

下边看一个简单的例子

var Person = function () { };
Person.prototype.Say = function () {
    alert("Person say");
}
var p = new Person();
p.Say();

首先 var p = new Person(); 于是得到 p.__proto__ = Person.prototype。那么当我们调用 p.say()时,首先p中没有Say这个属性,于是他就需要到它的__proto__中去找,也就是Person.prototype,而我们在上边定义了 Person.prototype.Say=function(){}; 于是,就找到了这个方法。

看一个有重量的例子:

var Person = function () { };
Person.prototype.Say = function () {
  alert("Person say");
}
Person.prototype.Salary = 50000;

var Programmer = function () { };
Programmer.prototype = new Person();
Programmer.prototype.WriteCode = function () {
    alert("programmer writes code");
};

Programmer.prototype.Salary = 500;

var p = new Programmer();
p.Say();
p.WriteCode();
alert(p.Salary);

好好看看这张图

附图一张


image

文字说明:

var p = new Programmer(); 得到 p.__proto__=Programmer.prototype;
Programmer.prototype=new Person();

将上述式子拆开,可以得到以下结论:

var p1=new Person();
Programmer.prototype=p1;
//于是由
p1.__proto__=Person.prototype;
// 得到
Programmer.prototype.__proto__=Person.prototype;
//又由于
p.__proto__=Programmer.prototype;
//所以 
p.__proto__.__proto__=Person.prototype;

好好分析 来看上面的结果,p.Say()。由于p没有Say这个属性,于是去p.__proto__,也就是 Programmer.prototype,也就是p1中去找,由于p1中也没有Say,那就去p.__proto__.__proto__,也就是 Person.prototype中去找,于是就找到了alert(“Person say”)的方法。

其余的也都是同样的道理。

这也就是原型链的实现原理。
最后,其实prototype只是一个假象,他在实现原型链中只是起到了一个辅助作用,换句话说,他只是在new的时候有着一定的价值,而原型链的本质,其实在于__proto__

还是那句话: 一个对象的__proto__等于创建该对象的构造函数的prototype,然后就像用数学式子推导一下,列出以一堆__proto__链子,一直顺着__proto__链子找下去即可。记住下边的例子

var Person = function () { };
var p = new Person();
alert(p.__proto__ === Person.prototype); //true
计及风电并网运行的微电网及集群电动汽车综合需求侧响应的优化调度策略研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了计及风电并网运行的微电网及集群电动汽车综合需求侧响应的优化调度策略,并提供了基于Matlab的代码实现。研究聚焦于在高渗透率可再生能源接入背景下,如何协调微电网内部分布式电源、储能系统与大规模电动汽车充电负荷之间的互动关系,通过引入需求侧响应机制,建立多目标优化调度模型,实现系统运行成本最小化、可再生能源消纳最大化以及电网负荷曲线的削峰填谷。文中详细阐述了风电出力不确定性处理、电动汽车集群充放电行为建模、电价型与激励型需求响应机制设计以及优化求解算法的应用。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源、微电网、电动汽车等领域技术研发的工程师。; 使用场景及目标:①用于复现相关硕士论文研究成果,深入理解含高比例风电的微电网优化调度建模方法;②为开展电动汽车参与电网互动(V2G)、需求侧响应等课题提供仿真平台和技术参考;③适用于电力系统优化、能源互联网、综合能源系统等相关领域的教学与科研项目开发。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注模型构建逻辑与算法实现细节,同时可参考文档中提及的其他相关案例(如储能优化、负荷预测等),以拓宽研究视野并促进交叉创新。
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