日期转换

本文提供了一个使用JavaScript实现的日期转换函数,能够将标准的YYYY-MM-DD格式日期转换为中文的大写形式,例如将2009-03-01转换为二〇〇九年三月一日。

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1 将2009-03-01 转换为二〇〇九年三月一日

直接html代码:

<html>
	<head>
		<title>Date Change</title>
<script language="javascript">
//日期转换函数 如2009-03-01 转换为二〇〇九年三月一号
function changeDate(targetId) {
	//根据传递的控件ID从页面取值
	var targetObj = document.getElementById(targetId);
	var targetVal = targetObj.value;
	//字符串分割 yyyy-MM-dd分割成数组
	var targetArr = targetVal.split("-");
	var rltYear="", rltMonth="", rltDate="";
	//取得实际的年 月 日
	var tmpYear=targetArr[0], tmpMonth=targetArr[1], tmpDate=targetArr[2];
	//设置中文和数字对应关系
	var b = ["〇", "一", "二", "三", "四", "五", "六", "七", "八", "九"];
	//处理年,直接循环兑换即可
	for(var i=0; i<tmpYear.length; i++) {
		var t = tmpYear.substr(i,1);
		rltYear += b[parseInt(t)];
	}
	//处理月,0×月去掉前面的0 / 1×则变为“十×”
	for(var j=0; j<tmpMonth.length; j++) {
		var t = tmpMonth.substr(j,1);
		if(j==0) {
			if(t!="0") rltMonth += "十";
			continue;
		}
		if(j==1 && t=="0") continue;
		
		rltMonth += b[parseInt(t)];
	}
	//处理日,小于10去掉前面的0 / 大于10小于20变为“十×” / 大于20全部显示
	for(var k=0; k<tmpDate.length; k++) {
		var t = tmpDate.substr(k,1);
		if(k==0) {
			if(parseInt(t)>1) {rltDate += b[parseInt(t)]; rltDate += "十";}
			if(t=="1") rltDate += "十";
			continue;
		}
		if(k==1 && t=="0") continue;
		
		rltDate += b[parseInt(t)];
	}
	
	var rltStr = rltYear + "年" + rltMonth + "月" + rltDate + "日";
	document.getElementById("display").innerHTML = rltStr;
}
</script>
	</head>
	<body>
		<input type="text" name="Date" id="date" value="">
		<input type="button" name="B1" value="进行日期转换" onclick="changeDate('date');"><br>
		<div id="display" style="width:300px; height:100px; display:block; border:1px solid gray; padding:10px; text-align:center;">
			
		</div>
	</body>
</html>

 

注:

只对大于1K年以上的年有效,否则显示〇〇〇×年

 

运行效果





 

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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