JS克隆


Object.prototype.Clone = function(){
var objClone;
if (this.constructor == Object){
objClone = new this.constructor();
}else{
objClone = new this.constructor(this.valueOf());
}
for(var key in this){
if ( objClone[key] != this[key] ){
if ( typeof(this[key]) == 'object' ){
objClone[key] = this[key].Clone();
}else{
objClone[key] = this[key];
}
}
}
objClone.toString = this.toString;
objClone.valueOf = this.valueOf;
return objClone;
}

当然也可以

function clone(myObj)
{
if(typeof(myObj) != 'object') return myObj;
if(myObj == null) return myObj;
var myNewObj = new Object();
for(var i in myObj) myNewObj[i] = clone(myObj[i]);
return myNewObj;
}
【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学与科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理与编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建与求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现与学习。此外,文档还列举了大量与电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理与Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路与技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的网盘资源,下载完整代码与工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优化问题建模与求解的理解。
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