jQuery.fn.extend 与jQuery.extend 用法

jQuery方法扩展实践
本文介绍如何通过jQuery.fn.extend和jQuery.extend来扩展jQuery的功能,包括修改元素颜色的方法和新增静态方法的具体实现。

demo:  jquery 本身并不提供 jQuery.color() 这个方法,如果我们需要对jQuery本身提供的方法进行扩展,则我们就需要是用jQuery.fn.extend。

jQuery.fn.extend({
    color:function(val)
    {
          if(val==undefined){
          
               return $(this).css("color");
            }else{
     
              return $(this).css("color",val);
            }
    }
})

$(this).color("red");//对jquery对象进行颜色设置
alert($(this).color());//获取jquery对象的颜色,并用对话框弹出

 

2.jQuery.extend  对jQuery对象的扩展,可以理解为静态方法,不需要实例jQuery就可以使用

jQuery.extend( {

    myshow:function(a,b)
    {
     return a+b;
    }
})

 调用:alert($.add(3, 4));

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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