防抖、节流、call、bind、apply、new、柯里化实现

本文深入探讨JavaScript中的函数优化策略,包括节流(throttle)、防抖(debounce)、柯里化(currying)等高级技术的应用,以及如何利用原型链实现call、apply和bind方法。此外,还讲解了new操作符的工作原理,并提供了继承和斐波那契数列的高效实现。

throttle


  

function throttle(fn, threshhold) {

    var last, timerId;

    threshhold || (threshhold = 250);


    return function() {

      var now = Date.now();

      if(last && now - last < threshhold) {

        clearTimeout(timerId);

        timerId = setTimeout(() => {

          fn.apply(this, arguments);

        }, threshhold)

      } else {

        last = now;

        fn.apply(this, arguments);

      }

    }

  }

debounce


  

function debounce(fn, interval) {

    var timerId = null;


    return function() {

      clearTimeout(timerId);

      timerId = setTimeout(() => {

        fn.apply(this, arguments)

      }, interval)

    }

  }

call


  

Function.prototype.call = function(cxt, ...args) {

    ctx || (ctx = window);

    ctx.fn = this;


    let args = [];

    let r = eval(`ctx.fn(${args})`);

    delete ctx.fn;


    return r;

  }

apply


  

Funtion.prototype.apply = function(ctx, args) {

    ctx || (ctx = window);

    ctx.fn = this;


    let r = eval(`ctx.fn(${args})`)

    delete ctx.fn;


    return r;

  }

bind


  

Funtion.prototype.bind = function(obj) {

    if(type of this !== 'function') {

      return;

    }


    var _self = this;

    var args = [].slice.call(arguments, 1);

    return function() {

      return _self.apply(obj, args.concat([].slice.call(arguments)))

    }

  }

new

new做了什么:

  1. 创建了一个全新的对象。

  2. 这个对象会被执行[[Prototype]](也就是proto)链接。

  3. 生成的新对象会绑定到函数调用的this。

  4. 通过new创建的每个对象将最终被[[Prototype]]链接到这个函数的prototype对象上。

  5. 如果函数没有返回对象类型Object(包含Functoin, Array, Date, RegExg, Error),那么new表达式中的函数调用会自动返回这个新的对象。


  

function newOps (ctor) {

      if(typeof ctor !== 'function') {

        throw new Error('the first param must be a function');

      }


      const new0bj = Object.create(ctor.prototype);

      const args = [].slice.call(arguments, 1);


      const ctorReturnResult = ctor.apply(newObj, args);


      if((typeof ctorReturnResult === 'object' && typeof ctorReturnResult !== null) || typeof ctorReturnResult === 'function') {

        return ctorReturnResult;

      }

      return newObj;

    }

柯里化


  

function currying(fn) {

  const argArr = [];

  let closure = function(...args) {

    if(args.length > 0) {

      argArr = [...argArr, ...args];

      return closure;

    }

    return fn(...argArr);

  }

  return closure;

}

继承


  

function Dog(color) {


  Animal.apply(this, arguments);


  this.name = 'dog';


}


/* 注意下面两行 */


Dog.prototype = Object.create(Animal.prototype);


Dog.prototype.constructor = Dog;

斐波那契数列

R1

  

function fib(n) {

  if(n === 0 || n === 1) return n;

  return fib(n - 2) + fib(n - 1);

}

R2

  

let fib = (function() {

  let memory = []

  return function(n) {

      if(memory[n] !== undefined) {

        return memory[n]

    }

    return memory[n] = (n === 0 || n === 1) ? n : fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

  }

})()


提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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