关于JS闭包

本文详细介绍了闭包的概念,展示了如何通过闭包保留局部变量,并提供了两种创建闭包的方法及其实例。同时强调了不当使用闭包可能导致的内存消耗问题。

闭包有三个特性:

1.函数嵌套函数
2.函数内部可以引用外部的参数和变量
3.参数和变量不会被垃圾回收机制回收

概念:闭包是指有权访问另一个函数作用域中的变量的函数,创建闭包的最常见的方式就是在一个函数内创建另一个函数,通过另一个函数访问这个函数的局部变量。

使用闭包有一个优点,就是可以把局部变量驻留在内存中

例子:

function bibao() { 

var n = 1; 
return function(){
console.log(++n);
}; 
}     
var fun = bibao(); 
var fan = bibao();
fun(); 
fan();
fun();
fan();

运行结果显示:

2

2

3

3

很显然 :fun() 和 fan() 调用函数的“n”值被分别保存了。

闭包会使变量始终保存在内存中,如果不当使用会增大内存消耗。

一般函数执行完毕后,局部活动对象就被销毁,内存中仅仅保存全局作用域。但闭包的情况不同!


另一种闭包方式:

var fun = (function bibao(){
var n = 1;
return function(){
console.log(++n);
};
})();
fun();
fun();

运行结果显示:

2

3


内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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