7、JavaScript 类型转换、变量声明与作用域详解

JavaScript 类型转换、变量声明与作用域详解

1. 类型转换

在 JavaScript 中,类型转换是一项重要的操作,下面将详细介绍不同类型的转换。

1.1 字符串解析函数

parseInt() parseFloat() 是两个全局函数,用于将字符串解析为数字。
- parseInt() :仅解析整数。如果字符串以 “0x” 或 “0X” 开头,它会将其解释为十六进制数。该函数会跳过前导空格,尽可能多地解析数字字符,并忽略后面的内容。如果第一个非空格字符不是有效的数字字面量的一部分,则返回 NaN
- parseFloat() :可以解析整数和浮点数,同样会跳过前导空格,解析数字字符并忽略后续内容,遇到无效字符则停止解析。

以下是一些示例代码:

parseInt("3 blind mice");     // => 3
parseFloat(" 3.14 meters");   // => 3.14
parseInt("-12.34");           // => -12
parseInt("0xFF");             // => 255
parseInt("0xff");             // => 255
parseInt("-0XFF");            // => -255
parseFloat(".1");
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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