JavaScript 闭包

本文深入探讨JavaScript闭包的概念及其在函数自我调用中的应用,解释了如何利用闭包实现私有变量的封装,并通过实例解析闭包的工作原理。

还记得函数自我调用吗?该函数会做什么?

实例

var add = (function () {
    var counter = 0;
    return function () {return counter += 1;}
})();

add();
add();
add();

// 计数器为 3

尝试一下 »

实例解析

变量 add 指定了函数自我调用的返回字值。

自我调用函数只执行一次。设置计数器为 0。并返回函数表达式。

add变量可以作为一个函数使用。非常棒的部分是它可以访问函数上一层作用域的计数器。

这个叫作 JavaScript 闭包。它使得函数拥有私有变量变成可能。

计数器受匿名函数的作用域保护,只能通过 add 方法修改。

Note闭包是可访问上一层函数作用域里变量的函数,即便上一层函数已经关闭。
【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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