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)

  }

})()


基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
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