jQuery.extend 函数详解

本文详细介绍了 JQuery 中的 extend 方法,包括基本用法、参数详解、深度拷贝选项及常见应用场景,帮助读者深入理解并掌握该方法。

JQuery的extend扩展方法:       Jquery的扩展方法extend是我们在写插件的过程中常用的方法,该方法有一些重载原型,在此,我们一起去了解了解。       一、Jquery的扩展方法原型是:   

extend(dest,src1,src2,src3...);

      它的含义是将src1,src2,src3...合并到dest中,返回值为合并后的dest,由此可以看出该方法合并后,是修改了dest的结构的。如果想要得到合并的结果却又不想修改dest的结构,可以如下使用:

var newSrc=$.extend({},src1,src2,src3...)//也就是将"{}"作为dest参数。

      这样就可以将src1,src2,src3...进行合并,然后将合并结果返回给newSrc了。如下例:

var result=$.extend({},{name:"Tom",age:21},{name:"Jerry",sex:"Boy"})

 

      那么合并后的结果

result={name:"Jerry",age:21,sex:"Boy"}

      也就是说后面的参数如果和前面的参数存在相同的名称,那么后面的会覆盖前面的参数值。

      二、省略dest参数       上述的extend方法原型中的dest参数是可以省略的,如果省略了,则该方法就只能有一个src参数,而且是将该src合并到调用extend方法的对象中去,如:    1、$.extend(src)    该方法就是将src合并到jquery的全局对象中去,如:

$.extend({ hello:function(){alert('hello');} });

就是将hello方法合并到jquery的全局对象中。    2、$.fn.extend(src)    该方法将src合并到jquery的实例对象中去,如:

$.fn.extend({ hello:function(){alert('hello');} });

 

   就是将hello方法合并到jquery的实例对象中。

   下面例举几个常用的扩展实例:

$.extend({net:{}});

 

   这是在jquery全局对象中扩展一个net命名空间。

$.extend($.net,{ hello:function(){alert('hello');} })

这是将hello方法扩展到之前扩展的Jquery的net命名空间中去。

   三、Jquery的extend方法还有一个重载原型:  

extend(boolean,dest,src1,src2,src3...)

      第一个参数boolean代表是否进行深度拷贝,其余参数和前面介绍的一致,什么叫深层拷贝,我们看一个例子:

var result=$.extend( true, {}, { name: "John", location: {city: "Boston",county:"USA"} }, { last: "Resig", location: {state: "MA",county:"China"} } );

      我们可以看出src1中嵌套子对象location:{city:"Boston"},src2中也嵌套子对象location:{state:"MA"},第一个深度拷贝参数为true,那么合并后的结果就是: 

result={name:"John",last:"Resig", location:{city:"Boston",state:"MA",county:"China"}}

 

       也就是说它会将src中的嵌套子对象也进行合并,而如果第一个参数boolean为false,我们看看合并的结果是什么,如下:

var result=$.extend( false, {}, { name: "John", location:{city: "Boston",county:"USA"} }, { last: "Resig", location: {state: "MA",county:"China"} } );

     那么合并后的结果就是:

result={name:"John",last:"Resig",location:{state:"MA",county:"China"}}
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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本软件提供多种基于张量理论的流动诱导纤维取向计算功能,涵盖Jeffrey模型、Folgar-Tucker模型及各向异性旋转扩散系列(如Phelps-Tucker五参数模型、iARD、pARD、MRD与Wang双参数模型)以及慢速动力学方法(包括SRF、RSC与RPR)。针对四阶方向张量,支持三维空间中的线性、二次、混合、正交各向异性、自然及IBOF闭合近似;在平面取向分析中,则提供Bingham分布、自然近似、椭圆半径法、正交各向异性D型与非正交F型等多种闭合方案。 软件可计算平面或三维条件下的完整方向分布函数,适用于瞬态或稳态过程,并整合了Jeffery、Folgar-Tucker与ARD等基础取向动力学模型。同时支持基于Phelps-Tucker理论的纤维长度分布演化模拟。 在线弹性刚度预测方面,集成了平均场模型体系,包括Halpin-Tsai公式、稀释Eshelby解、Mori-Tanaka方法及Lielens双夹杂模型,适用于单向或分布型纤维取向情况。所有刚度模型均可导出对应的热应力张量与热膨胀张量。 此外,软件具备经典层压板理论分析能力,可处理随厚度变化的纤维取向对复合材料板刚度的影响。在分布函数重构方面,提供Jeffery解析解、Bingham分布、椭圆半径法及四阶最大熵函数等多种方法用于平面取向分布的重建。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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