1.2异步(待更新+学习笔记)

本文探讨了一道JS面试题中诡异的输出结果现象,解析了for循环与setTimeout函数结合时的执行顺序与原因,揭示了JavaScript事件循环与宏任务、微任务的概念,以及异步编程中的常见误区。

首先,还是看到一道面试题

for ( var i = 0 ; i < 10 ; ++i ) {
      setTimeout(function(){
          console.log(i);
      },0)
}  

输出结果比较诡异。为10个10.

for ( var i = 0 ; i < 10 ; ++i ) {
      setTimeout(function(){
          console.log(i);
      },0)
}  

//相当于
++i(0)
setTimeout()
++i(1)
setTimeout()
++i(2)
setTimeout()
.
.
.
++i(9)
setTimeout()

//然而真正执行的顺序是
++i(0)
++i(1)
++i(2)
.
.
.
++i(9)
setTimeout(i) //第一次
setTimeout(i) //第二次
.
.
.
setTimeout(i) //第十次
  • 上述涉及到一个非常重要的知识点,就是setTimeout(function,xx)的第二个参数xx。这个函数到底什么时候执行呢?
  • 正常情况是调用setTimeout(function,xx)。js会启用定时器timer,大约xxms后执行。
  • 其实执行时间是在浏览器不忙的时候执行。
  • 比如你设置的xx为5ms。前面队列需要10ms,那么函数会在10ms后执行。

    如果你设置的xx为20ms,就会在20ms后执行(20ms > 10ms)【此条等待实际例子验证】

转载于:https://www.cnblogs.com/-constructor/p/10681233.html

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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