JavaScript中的null和undefined的区别

本文解析了JavaScript中null与undefined的区别,null被视为一个空对象,而undefined则是全局对象的一个特殊属性,用于表示未定义的值。文章还介绍了如何通过定义局部undefined变量来提升性能。

在JavaScript开发中,被人问到:null与undefined到底有啥区别? 一时间不好回答,特别是undefined,因为这涉及到undefined的实现原理。

总所周知:null == undefined

但是:null !== undefined

那么这两者到底有啥区别呢?

null

这是一个对象,但是为空。因为是对象,所以 typeof null 返回 'object' 。

null 是 JavaScript 保留关键字。

null 参与数值运算时其值会自动转换为 0 ,因此,下列表达式计算后会得到正确的数值:

表达式:123 + null    结果值:123

表达式:123 * null    结果值:0

undefined

undefined是全局对象(window)的一个特殊属性,其值是未定义的。但 typeof undefined 返回 'undefined' 。

虽然undefined是有特殊含义的,但它确实是一个属性,而且是全局对象(window)的属性。请看下面的代码:

1 alert('undefined' in window);   //输出:true
2 var anObj = {};
3 alert('undefined' in anObj);    //输出:false

从中可以看出,undefined是window对象的一个属性,但却不是anObj对象的一个属性。

注意:尽管undefined是有特殊含义的属性,但却不是JavaScript的保留关键字。

undefined参与任何数值计算时,其结果一定是NaN。

随便说一下,NaN是全局对象(window)的另一个特殊属性,Infinity也是。这些特殊属性都不是JavaScript的保留关键字。

提高undefined性能

当我们在程序中使用undefined值时,实际上使用的是window对象的undefined属性。

同样,当我们定义一个变量但未赋予其初始值,例如:

var aValue;

这时,JavaScript在所谓的预编译时会将其初始值设置为对window.undefined属性的引用。

于是,当我们将一个变量或值与undefined比较时,实际上是与window对象的undefined属性比较。这个比较过程中,JavaScript会搜索window对象名叫'undefined'的属性,然后再比较两个操作数的引用指针是否相同。

由于window对象的属性值是非常多的,在每一次与undefined的比较中,搜索window对象的undefined属性都会花费时 间。在需要频繁与undefined进行比较的函数中,这可能会是一个性能问题点。因此,在这种情况下,我们可以自行定义一个局部的undefined变 量,来加快对undefined的比较速度。例如:

01 function anyFunc()
02     {
03         var undefined;          //自定义局部undefined变量
04          
05         if(x == undefined)      //作用域上的引用比较
06          
07          
08         while(y != undefined)   //作用域上的引用比较
09          
10     };

其中,定义undefined局部变量时,其初始值会是对window.undefined属性值的引用。新定义的局部undefined变 量存在与该函数的作用域上。在随后的比较操作中,JavaScript代码的书写方式没有任何的改变,但比较速度却很快。因为作用域上的变量数量会远远少 于window对象的属性,搜索变量的速度会极大提高。

这就是许多前端JS框架为什么常常要自己定义一个局部undefined变量的原因。

转载自:


内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的多目标粒子群优化算法(MOPSO)在无人机三维路径规划中的应用。该代码实现了完整的路径规划流程,包括模拟数据生成、障碍物随机生成、MOPSO优化求解、帕累托前沿分析、最优路径选择、代理模型训练以及丰富的可视化功能。系统支持用户通过GUI界面设置参数,如粒子数量、迭代次数、路径节点数等,并能一键运行完成路径规划与评估。代码采用模块化设计,包含详细的注释,同时提供了简洁版本,便于理解二次开发。此外,系统还引入了代理模型(surrogate model)进行性能预测,并通过多种图表对结果进行全面评估。 适合人群:具备一定MATLAB编程基础的科研人员、自动化/控制/航空航天等相关专业的研究生或高年级本科生,以及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的工程技术人员。 使用场景及目标:①用于教学演示多目标优化算法(如MOPSO)的基本原理与实现方法;②为无人机三维路径规划提供可复现的仿真平台;③支持对不同参数配置下的路径长度、飞行时间、能耗与安全风险之间的权衡进行分析;④可用于进一步扩展研究,如融合动态环境、多无人机协同等场景。 其他说明:该资源包含两份代码(详细注释版与简洁版),运行结果可通过图形界面直观展示,包括Pareto前沿、收敛曲线、风险热图、路径雷达图等,有助于深入理解优化过程与结果特性。建议使用者结合实际需求调整参数,并利用提供的模型导出功能将最优路径应用于真实系统。
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