drupal核心函数

1,drupal_static

 

这个函数在includes/bootstrap.inc中被定义,用于持久化和缓存数据

它使用的方法是,在函数内部申明两个静态变量,$data用于存储当前数据,$default用于存储上次数据。

 static $data = array(), $default = array();

 如果使用了参数$reset=true,它将用上次数据重置当前数据。

    if ($reset) {
      $data[$name] = $default[$name];
    }

 

这个函数的用法,如includes/common.inc:

function drupal_add_library($module, $name, $every_page = NULL) {
  $added = &drupal_static(__FUNCTION__, array());
//如果没有被静态缓存
  if (!isset($added[$module][$name])) {
    if ($library = drupal_get_library($module, $name)) {
      $elements['#attached'] = array(
        'library' => $library['dependencies'],
        'js' => $library['js'],
        'css' => $library['css'],
      );
//将正确值加入静态缓存
 $added[$module][$name] = drupal_process_attached($elements, JS_LIBRARY, TRUE, $every_page);
    }
    else {
  //将错误值加入静态缓存    
     $added[$module][$name] = FALSE;
    }
  }
//如果已经被缓存,就直接返
 return $added[$module][$name];
}
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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