前端

深拷贝和浅拷贝的学习记录

铺垫知识:基本数据类型和引用数据类型

基本数据类型: undefined、null、number、string、boolean、symbool

引用数据类型:统称Object类型, 例如:Function、Array、Date、String、Number等

数据类型储存方式:

    1. 基本数据类型的变量名和值储存在栈内存中

let [a, b] = [1];
b = a    // 为b单独分配栈内存
keyvalie
a1
b1

    2. 引用数据类型的变量名储存在栈内存,值存于堆内存,栈中提供一个指向堆内存中的值的引用地址

let obj = {
    a: 1,
    c: { b: 2 } 
}

let newObj = obj
newObj.a = 2 
// newObj: {/ a: 2; c: { b: 2 } }
// obj: {/ a: 2; c: { b: 2 } }

浅拷贝:创建一个新的数据,这个数据有着原始数据属性的一份精确拷贝。如果属性是基本数据类型,拷贝的就是基本数据类型的值;如果是引用数据类型,拷贝的就是堆内存地址,所以改变其中一个数据的这个属性的地址,另一个值也会受到影响。

       缺点:只解决了第一层数据的问题,无法拷贝深层数据

深拷贝:拷贝对象所有的属性,并拷贝属性指向的动态分配的内存。拷贝后的对象与原对象相互分离互不影响。

深拷贝实现方式:

1. Object.assign()。该方式进行的是浅拷贝,拷贝的是对象的属性的引用,而不是对象本身。但对一层数据来说可以实现深拷贝;对于深层数据,

2. 递归实现

function deepClone (obj) {
    let result = Array.isArray(obj) ? [] : {}
    // for...in 遍历obj全部的可枚举属性,包括自身和圆形属性
    for (let key in obj) {
        if (obj.hasOwnProperty(key)) {
            // 包含自身属性
            if (obj[key] && typeof obj[key] === 'object') {
                result[key] = deepClone(obj[key])
            } else {
                result[key] = obj[key]
            }
        }
    }
    return result
}

3. JSON.parse(JSON.stringify(obj)): 可以实现深拷贝

缺点: 1, 会忽略undefined、symbol和函数

let obj = {
    name: 'wa kao',
    age: undefined,
    hobby: Symbol('hobby'),
    check: function () {}
}

let obj2 = JSON.parse(JSON.stringify(obj))

console.log(obj2)  // { name: 'wa kao' }

2. 对象循环引用时会报错

3. new Date的转换结果不正确

 

 

 

 

 

考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略”展开,结合Matlab代码实现,研究在可再生能源(如风电、光伏)出力具有不确定性的背景下,商业园区如何制定有效的需求响应策略以优化能源调度和提升系统经济性。文中可能涉及不确定性建模(如场景生成与缩减)、优化模型构建(如随机规划、鲁棒优化)以及需求响应机制设计(如价格型、激励型),并通过Matlab仿真验证所提策略的有效性。此外,文档还列举了大量相关的电力系统、综合能源系统优化调度案例与代码资源,涵盖微电网调度、储能配置、负荷预测等多个方向,形成一个完整的科研支持体系。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源系统规划与运行的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何建模可再生能源的不确定性并应用于需求响应优化;②掌握使用Matlab进行商业园区能源系统仿真与优化调度的方法;③复现论文结果或开展相关课题研究,提升科研效率与创新能力。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码实例,逐步理解模型构建与求解过程,重点关注不确定性处理方法与需求响应机制的设计逻辑,同时可参考文档中列出的其他资源进行扩展学习与交叉验证。
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