深入理解JavaScript系列(35):设计模式之迭代器模式

本文介绍了迭代器模式的基本概念,展示了如何使用迭代器模式在不暴露内部结构的情况下访问聚合对象的内容,并提供了JavaScript和jQuery的实现案例。

介绍

迭代器模式(Iterator):提供一种方法顺序一个聚合对象中各个元素,而又不暴露该对象内部表示。

迭代器的几个特点是:

  1. 访问一个聚合对象的内容而无需暴露它的内部表示。
  2. 为遍历不同的集合结构提供一个统一的接口,从而支持同样的算法在不同的集合结构上进行操作。
  3. 遍历的同时更改迭代器所在的集合结构可能会导致问题(比如C#的foreach里不允许修改item)。

正文

一般的迭代,我们至少要有2个方法,hasNext()和Next(),这样才做做到遍历所有对象,我们先给出一个例子:

var agg = (function () {
    var index = 0,
    data = [1, 2, 3, 4, 5],
    length = data.length;

    return {
        next: function () {
            var element;
            if (!this.hasNext()) {
                return null;
            }
            element = data[index];
            index = index + 2;
            return element;
        },

        hasNext: function () {
            return index < length;
        },

        rewind: function () {
            index = 0;
        },

        current: function () {
            return data[index];
        }

    };
} ());

使用方法和平时C#里的方式是一样的:

// 迭代的结果是:1,3,5
while (agg.hasNext()) {
    console.log(agg.next());
}

当然,你也可以通过额外的方法来重置数据,然后再继续其它操作:

// 重置
agg.rewind();
console.log(agg.current()); // 1

jQuery应用例子

jQuery里一个非常有名的迭代器就是$.each方法,通过each我们可以传入额外的function,然后来对所有的item项进行迭代操作,例如:

$.each(['dudu', 'dudu', '酸奶小妹', '那个MM'], function (index, value) {
    console.log(index + ': ' + value);
});
//或者
$('li').each(function (index) {
    console.log(index + ': ' + $(this).text());
});

总结

迭代器的使用场景是:对于集合内部结果常常变化各异,我们不想暴露其内部结构的话,但又响让客户代码透明底访问其中的元素,这种情况下我们可以使用迭代器模式。

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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