js与或运算符||&&的妙用,及精简JS

运算符&、&&和 | 、|| 的区别 一、逻辑运算符: &、&&和 | 、|| 作为逻辑运算符时。  1、& 和 &&:   两边有一边为false时,结果为false;两边同时为true时,结果才为true。(口诀:一假全假,同真为真)   1)&(逻辑与):当左边的表达式为false的时候,程序还是会执行右边的表达式,再得出false结果。   2)&&(短路... 阅读详情
首先出个题:

如图: 
假设对成长速度显示规定如下: 
成长速度为5显示1个箭头; 
成长速度为10显示2个箭头; 
成长速度为12显示3个箭头; 
成长速度为15显示4个箭头; 
其他都显示都显示0各箭头。 
用代码怎么实现? 

差一点的if,else: 
Js代码 
复制代码代码如下:

var add_level = 0; 
if(add_step == 5){ 
add_level = 1; 
} 
else if(add_step == 10){ 
add_level = 2; 
} 
else if(add_step == 12){ 
add_level = 3; 
} 
else if(add_step == 15){ 
add_level = 4; 
} 
else { 
add_level = 0; 
} 

稍好些的switch: 
Js代码 
复制代码代码如下:

var add_level = 0; 
switch(add_step){ 
case 5 : add_level = 1; 
break; 
case 10 : add_level = 2; 
break; 
case 12 : add_level = 3; 
break; 
case 15 : add_level = 4; 
break; 
default : add_level = 0; 
break; 

}如果需求改成: 
成长速度为>12显示4个箭头; 
成长速度为>10显示3个箭头; 
成长速度为>5显示2个箭头; 
成长速度为>0显示1个箭头; 
成长速度为<=0显示0个箭头。 

那么用switch实现起来也很麻烦了。 

那么你有没有想过用一行就代码实现呢? 
ok,让我们来看看js强大的表现力吧: 
Js代码 
复制代码代码如下:

var add_level = (add_step==5 && 1) || (add_step==10 && 2) || (add_step==12 && 3) || (add_step==15 && 4) || 0; 

更强大的,也更优的: 

Js代码 
复制代码代码如下:

var add_level={'5':1,'10':2,'12':3,'15':4}[add_step] || 0; 

第二个需求: 
Js代码 
复制代码代码如下:

var add_level = (add_step>12 && 4) || (add_step>10 && 3) || (add_step>5 && 2) || (add_step>0 && 1) || 0; 

首先我们来梳理一下一个概念,请你一定要记住:在js逻辑运算中,0、""、null、false、undefined、NaN都会判为false,其他都为true(好像没有遗漏了吧,请各位确认下)。这个一定要记住,不然应用||和&&就会出现问题。 
这里顺便提下:经常有人问我,看到很多代码if(!!attr),为什么不直接写if(attr); 
其实这是一种更严谨的写法: 
请测试 typeof 5和typeof !!5的区别。!!的作用是把一个其他类型的变量转成的bool类型。 
下面主要讨论下逻辑运算符&&和||。 
几乎所有语言中||和&&都遵循“短路”原理,如&&中第一个表达式为假就不会去处理第二个表达式,而||正好相反。 
js也遵循上述原则。但是比较有意思的是它们返回的值。 
代码:var attr = true && 4 && “aaa”; 
那么运行的结果attr就不是简单的true或这false,而是”aaa” 
再来看看||: 
代码:var attr = attr || “”;这个运算经常用来判断一个变量是否已定义,如果没有定义就给他一个初始值,这在给函数的参数定义一个默认值的时候比较有用。因为js不像php可以直接在型参数上定义func($attr=5)。再次提醒你记住上面的原则:如果实参需要是0、""、null、false、undefined、NaN的时候也会当false来处理。 

if(a >=5){ 
alert("你好"); 
} 
可以写成: 
a >= 5 && alert("你好"); 
这样只需一行代码就搞定。但是需要注意的一点就是:js中||和&&的特性帮我们精简了代码的同时,也带来了代码可读性的降低。这就需要我们自己来权衡了。 
一方面精简js代码,能实质性的减少网络流量,尤其是大量应用的js公用库。个人比较推荐的做法是:如果是相对复杂的应用,请适当地写一些注释。这个和正在表达式一样,能够精简代码,但是可读性会降低,对读代码的人要求会高些,最好的办法就是写注释。 

我们可以不使用这些技巧,但是我们一定要能看懂,因为这些技巧已经广泛应用,尤其是像JQuery等js框里的代码,不理解这些你就很难看懂别人的代码。 
像var Yahoo = Yahoo || {};这种是非常广泛应用的。 
ok,最后让我们来看一段jQuery中的代码吧: 

Js代码 
复制代码代码如下:

var wrap = 
// option or optgroup 
!tags.indexOf("<opt") && 
[ 1, "<select multiple='multiple'>", "</select>" ] || 

!tags.indexOf("<leg") && 
[ 1, "<fieldset>", "</fieldset>" ] || 

tags.match(/^<(thead|tbody|tfoot|colg|cap)/) && 
[ 1, "<table>", "</table>" ] || 

!tags.indexOf("<tr") && 
[ 2, "<table><tbody>", "</tbody></table>" ] || 

// <thead> matched above 
(!tags.indexOf("<td") || !tags.indexOf("<th")) && 
[ 3, "<table><tbody><tr>", "</tr></tbody></table>" ] || 

!tags.indexOf("<col") && 
[ 2, "<table><tbody></tbody><colgroup>", "</colgroup></table>" ] || 

// IE can't serialize <link> and <script> tags normally 
!jQuery.support.htmlSerialize && 
[ 1, "div<div>", "</div>" ] || 

[ 0, "", "" ]; 

// Go to html and back, then peel off extra wrappers 
div.innerHTML = wrap[1] + elem + wrap[2]; 

// Move to the right depth 
while ( wrap[0]-- ) 
div = div.lastChild; 


这段代码是作者用来处理 $(html) 时,有些标签必须要约束的,如<option>必须在<select></select>之内的。 

可能你也发现了作者还有一个很巧的地方就是 !tags.indexOf("<opt") ,作者很巧很简单的就实现了startWith的功能了,没有一点多余的代码。jquery源代码中还有很多如此精妙的代码,大家可以去学习学习。


转自

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B. Palm&quot;, title = &quot;Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data&quot;, year = &quot;2012&quot;,}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath(&#39;DeepLearnToolbox&#39;));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand(&#39;state&#39;,0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W&#39;); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand(&#39;state&#39;,0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er &lt; 0.10, &#39;Too big error&#39;);```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand(&#39;state&#39;,0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = &#39;sigm&#39;;sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)&#39;)% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er &lt; 0.16, &#39;Too big error&#39;);```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x&#39;,28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x&#39;,28,28,10000))/255;train_y = double(train_y&#39;);test_y = double(test_y&#39;);%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you&#39;ll get around 1.2% errorrand(&#39;state&#39;,0)cnn.layers = { struct(&#39;type&#39;, &#39;i&#39;) %input layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 6, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %sub sampling layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 12, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er&lt;0.12, &#39;Too big error&#39;);```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er &lt; 0.08, &#39;Too big error&#39;);%% ex2 neural net with L2 weight decayrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er &lt; 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex3 neural net with dropoutrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er &lt; 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er &lt; 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex5 plotting functionalityrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = &#39;softmax&#39;; 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笑一阁 2624

JavaScript —— 与或运算符 || 的使用

与或运算符||的使用举个栗子,如果遇到以下场景&amp;&amp;|| 举个栗子,如果遇到以下场景 用户等级1,显示1级;2,显示2级,以此类推 用代码实现如下 使用if else const level_text = 1; if(user_level == 1){ level_text = '1级'; } else if(user_level == 2){ level_tex...

小五 976

JS中||或 、 && 与的执行顺序测试

js中|| 和&&的执行结果默认是0为false。 a && b ,如果 a 为true,直接返回b,而不管b为true或者false,否则返回a;  a || b ,如果 a 为false,直接返回b,而不管b为true或者false,否则返回 a。 如alert(-1||-2); 返回-1;alert(-1&&-2);返回-2 例1: var i = 1; var t =(

banbianliushui的专栏 7892

js 与或运算符 || && 妙用(转)

为15显示4个箭头; 其他都显示都显示0各箭头。 用代码怎么实现? 差一点的if,else: Js代码  代码如下: var add_level = 0; if(add_step == 5){ add_level = 1; } else if(add_step == 10){ add_level = 2; } else if(add_step == 12){ add_level = 3; } else if(add_step == 15){ add_level = 4; } else { add_le

xphwv的专栏 131

关于JS的逻辑运算符 与&& 或|| 非!

1、逻辑与(&amp;&amp;) (1)对于布尔值,只有都为true才返回true; (2)对于不是布尔值的情况则:   如果第一个操作数是对象,则返回第二个数 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;eg:var str = new Array(); &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbs

qq_43780814的博客 3934
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