Js code : toString() equals ()

本文详细介绍了如何在JavaScript中自定义一个类,包含将对象转换为字符串的方法,并实现一个用于简单对象等价性的比较方法。通过实例展示了如何使用这些功能来简化对象的展示和比较过程。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

// This class isn't good for much on its own. But it does define a
// generic toString( ) method that may be of interest to other classes.
function GenericToString( ) {}
GenericToString.prototype.toString = function( ) {
    var props = [];
    for(var name in this) {
        if (!this.hasOwnProperty(name)) continue;
        var value = this[name];
        var s = name + ":"
        switch(typeof value) {
        case 'function':
            s += "function";
            break;
        case 'object':
            if (value instanceof Array) s += "array"
            else s += value.toString( );
            break;
        default:
            s += String(value);
            break;
        }
        props.push(s);
    }
    return "{" + props.join(", ") + "}";
}

// This mixin class defines an equals( ) method that can compare
// simple objects for equality.
function GenericEquals( ) {}
GenericEquals.prototype.equals = function(that) {
    if (this == that) return true;

    // this and that are equal only if this has all the properties of
    // that and doesn't have any additional properties
    // Note that we don't do deep comparison.  Property values
    // must be === to each other.  So properties that refer to objects
    // must refer to the same object, not objects that are equals( )
    var propsInThat = 0;
    for(var name in that) {
        propsInThat++;
        if (this[name] !== that[name]) return false;
    }

    // Now make sure that this object doesn't have additional props
    var propsInThis = 0;
    for(name in this) propsInThis++;

    // If this has additional properties, then they are not equal
    if (propsInThis != propsInThat) return false;
    // The two objects appear to be equal.
    return true;
}


 

 

//获取查询列表(不分页) private List<Dto> getQueryList (Dto paramDto) throws Exception { String listUrl = paramDto.getAsString("overview_bak_flag").equals("Y") ? "jyProjectOverview.queryBakList" : "jyProjectOverview.queryList"; //筛选查询值 Dto filterDto = new BaseDto(); Iterator iterator = paramDto.entrySet().iterator(); while (iterator.hasNext()) { Map.Entry entry = (Map.Entry) iterator.next(); //过滤掉特定的值 / 过滤空值 if ((!entry.getKey().toString().equals("proj_tb_unit")&& !entry.getKey().toString().equals("proj_js_type")&& !entry.getKey().toString().equals("page")&& !entry.getKey().toString().equals("rows")&& !entry.getKey().toString().equals("sort")&& !entry.getKey().toString().equals("orderBy")&& !entry.getKey().toString().equals("order"))&& !entry.getValue().toString().isEmpty()) filterDto.put(entry.getKey().toString(),entry.getValue()); } //查询所有数据 System.out.println("开始从数据库中查询数据!"); long startTime = System.currentTimeMillis(); List<Dto> sourceList = dao.queryForList(listUrl, paramDto); long endTime = System.currentTimeMillis(); System.out.println("成功从数据库中查询数据!花费" + (endTime-startTime)/1000 + "秒,一共查询出来" + sourceList.size() + "条数据"); System.out.println("开始把数据从list转换成tree结构!"); startTime = System.currentTimeMillis(); //list转成tree结构 List<Dto> parentList = arrayListToTreeList(sourceList, "proj_id", "up_proj_id"); endTime = System.currentTimeMillis(); System.out.println("成功把数据从list转换成tree结构!花费" + (endTime-startTime)/1000 + "秒,list转换成tree后剩余" + parentList.size() + "条数据,其中第一层级中不应该出现的数据(fb_flag!=0 and proj_rank!=1)有" + parentList.stream().filter(item->!item.getAsString("proj_rank").equals("1")&&!item.getAsString("fb_flag").equals("0")).count() + "条"); System.out.println("开始把树结构重新转换成列表!"); startTime = System.currentTimeMillis(); //tree结构转成list List<Dto> list = new ArrayList<>(); for (int i = 0;i<parentList.size();i++) { //第一层级序号 String parentNum = String.valueOf(i+1); parentList.get(i).put("num",parentNum); //获取第一层级分包列表 List<Dto> parentFbList = parentList.get(i).getAsList("fbfy"); if (parentFbList!=null) { //替代第一层级的分包数据 for (Object key : parentList.get(i).keySet()) if (key.toString().contains("fb_")) parentList.get(i).put(key,parentFbList.get(0).get(key)); //判断是否需要合并行 if (parentFbList.size()>1) parentList.get(i).put("mergeNum",parentFbList.size()); //先把第一层级放进list list.add(parentList.get(i)); //把后续分包信息放进list for (int ii=1;ii<parentFbList.size();ii++) list.add(parentFbList.get(ii)); } else { list.add(parentList.get(i)); } //获取第二层级 List<Dto> childrenList = parentList.get(i).getAsList("children"); if (childrenList!=null) { for (int j=0;j<childrenList.size();j++) { //第二层级序号 String childrenNum = parentNum + "." + (j+1); childrenList.get(j).put("num",childrenNum); //重构第二层级编号 childrenList.get(j).put("projgc_code",parentList.get(i).getAsString("proj_level").equals("K")?childrenList.get(j).getAsString("proj_code"):null).put("proj_code",parentList.get(i).getAsString("proj_code")); /** * 隐藏特定的值 * 业务来源 proj_source_name * 项目大类 proj_kind_name * 项目小类 proj_type_name * 是否框架项目 proj_level_name * 财务结算层级 proj_cwjs_type_name * 一级项目编号 proj_code * 建设单位 proj_unit_js_name * */ childrenList.get(j).forEach((key,value) -> { if (key.equals("proj_source_name")|| key.equals("proj_kind_name")|| key.equals("proj_type_name")|| key.equals("proj_level_name")|| key.equals("proj_cwjs_type_name")|| key.equals("proj_code")|| key.equals("proj_unit_js_name")) value = null; }); //判断是否允许导出第三层级 if (!childrenList.get(j).getAsString("proj_has_xx").equals("1")) { //提取出所有第三层级分包信息 //获取第三层级 List<Dto> grandsonList = childrenList.get(j).getAsList("children"); List<Dto> fbfy = new ArrayList<>(); //把第三层级分包信息嵌入到第二层级里面去 if (grandsonList!=null) { for (Dto grandsonDto : grandsonList) { List<Dto> grandsonFbList = grandsonDto.getAsList("fbfy"); if (grandsonFbList!=null) fbfy.addAll(grandsonFbList); } } //移除第三层级 childrenList.get(j).remove("children"); if (fbfy.size()>0) { //替代第二层级的分包数据 for (Object key : childrenList.get(j).keySet()) if (key.toString().contains("fb_")) childrenList.get(j).put(key,fbfy.get(0).get(key)); //判断是否需要合并行 if (fbfy.size()>1) childrenList.get(j).put("mergeNum",fbfy.size()); //先把第二层级放进list list.add(childrenList.get(j)); //把后续分包信息放进list for (int jj=1;jj<fbfy.size();jj++) list.add(fbfy.get(jj)); } else { list.add(childrenList.get(j)); } } else { //获取第二层级分包 List<Dto> childrenFbList = childrenList.get(j).getAsList("fbfy"); if (childrenFbList!=null) { //替代第二层级的分包数据 for (Object key : childrenList.get(j).keySet()) if (key.toString().contains("fb_")) childrenList.get(j).put(key,childrenFbList.get(0).get(key)); //判断是否需要合并行 if (childrenFbList.size()>1) childrenList.get(j).put("mergeNum",childrenFbList.size()); //先把第二层级放进list list.add(childrenList.get(j)); //把后续分包信息放进list for (int jj=0;jj<childrenFbList.size();jj++) list.add(childrenFbList.get(jj)); } else { list.add(childrenList.get(j)); } //获取第三层级 List<Dto> grandsonList = childrenList.get(j).getAsList("children"); if (grandsonList!=null) { for (int k=0;k<grandsonList.size();k++) { //第三层级序号 String grandsonNum = childrenNum + "." + (k+1); grandsonList.get(k).put("num",grandsonNum); //重构第三层级编号 grandsonList.get(k).put("projxx_code",grandsonList.get(k).getAsString("proj_code")).put("projgc_code",childrenList.get(j).getAsString("projgc_code")).put("proj_code",childrenList.get(j).getAsString("proj_code")); /** * 隐藏特定的值 * 业务来源 proj_source_name * 项目大类 proj_kind_name * 项目小类 proj_type_name * 是否框架项目 proj_level_name * 财务结算状态 proj_js_type_name * 财务结算层级 proj_cwjs_type_name * 一级项目编号 proj_code * 二级项目编号 projgc_code * 建设单位 proj_unit_js_name * */ grandsonList.get(k).forEach((key,value) -> { if (key.equals("proj_source_name")|| key.equals("proj_kind_name")|| key.equals("proj_type_name")|| key.equals("proj_level_name")|| key.equals("proj_js_type_name")|| key.equals("proj_cwjs_type_name")|| key.equals("proj_code")|| key.equals("projgc_code")|| key.equals("proj_unit_js_name")) value = null; }); //获取第三层级分包列表 List<Dto> grandsonFbList = grandsonList.get(k).getAsList("fbfy"); if (grandsonFbList!=null) { //替代第三层级的分包数据 for (Object key : grandsonList.get(k).keySet()) if (key.toString().contains("fb_")) grandsonList.get(k).put(key,grandsonFbList.get(0).get(key)); //判断是否需要合并行 if (grandsonFbList.size()>1) grandsonList.get(k).put("mergeNum",grandsonFbList.size()); //先把第三层级放进list list.add(grandsonList.get(k)); //把后续分包信息放进list for (int kk=0;kk<grandsonFbList.size();kk++) list.add(grandsonFbList.get(kk)); } else { list.add(grandsonList.get(k)); } } } } } } } endTime = System.currentTimeMillis(); System.out.println("成功把树结构重新转换成列表!花费" + (endTime-startTime)/1000 + "秒,tree转换成list后剩余" + list.size() + "条数据,没有num的数据有" + list.stream().filter(item->item.getAsString("num").equals("")).count() + "条,序号合并的数据有" + list.stream().filter(item->!item.getAsString("mergeNum").equals("")).count() + "条"); return list; } //ArrayList转TreeList private List<Dto> arrayListToTreeList (List<Dto> in, String id, String pid) { if (in != null && in.size() != 0) { List<Dto> r = new ArrayList(); Dto tmpMap = new BaseDto(); int i = 0; int l; //提取所有项目数据 for(l = in.size(); i < l; ++i) { if (((Dto)in.get(i)).get(id)!=null&&((Dto)in.get(i)).getAsString("fb_flag").equals("0")) tmpMap.put(((Dto)in.get(i)).getAsString(id) + ((Dto)in.get(i)).getAsString("proj_rank"), in.get(i)); } i = 0; for(l = in.size(); i < l; ++i) { if (((Dto)in.get(i)).get(id) == null) continue; String upKey = ""; if (((Dto)in.get(i)).getAsString("fb_flag").equals("0")) upKey = ((Dto)in.get(i)).getAsString(pid) + (((Dto)in.get(i)).getAsInteger("proj_rank") == 1 ? 1 : ((Dto)in.get(i)).getAsInteger("proj_rank") - 1); else upKey = ((Dto)in.get(i)).getAsString(pid) + ((Dto)in.get(i)).getAsInteger("proj_rank"); if (tmpMap.get(upKey) != null) { if (((Dto)in.get(i)).getAsString("fb_flag").equals("0")) { //插入子项 if (((Dto)tmpMap.get(upKey)).get("children") == null) { ((Dto)tmpMap.get(upKey)).put("children", new ArrayList()); } ((List)((List)((Dto)tmpMap.get(upKey)).get("children"))).add(in.get(i)); } else { //跳过非同一层的分包信息 if (!((Dto)tmpMap.get(upKey)).getAsString("proj_rank").equals(((Dto)in.get(i)).getAsString("proj_rank"))) continue; //插入分包信息 if (((Dto)tmpMap.get(upKey)).get("fbfy") == null) { ((Dto)tmpMap.get(upKey)).put("fbfy", new ArrayList()); } ((List)((List)((Dto)tmpMap.get(upKey)).get("fbfy"))).add(in.get(i)); } } else { r.add(in.get(i)); } } return r; } else { return new ArrayList(); } } arraylist转treelist预期结构: [ { "proj_id": "root1", "up_proj_id": null, "proj_rank": "1", "fb_flag": "0", "fbfy": [ { "proj_id": "sub1", "up_proj_id": "root1", "proj_rank": "1", "fb_flag": "1" } ], "children": [ { "proj_id": "child1", "up_proj_id": "root1", "proj_rank": "2", "fb_flag": "0", "fbfy": [ { "proj_id": "sub2", "up_proj_id": "child1", "proj_rank": "2", "fb_flag": "1" } ], "children": [ { "proj_id": "grandson1", "up_proj_id": "child1", "proj_rank": "2", "fb_flag": "0", "fbfy": [ { "proj_id": "sub3", "up_proj_id": "grandson1", "proj_rank": "2", "fb_flag": "1" } ] } ] } ] } ] 打印结果: 成功从数据库中查询数据!花费2秒,一共查询出来7676条数据 开始把数据从list转换成tree结构! 成功把数据从list转换成tree结构!花费0秒,list转换成tree后剩余3088条数据,其中第一层级中不应该出现的数据(fb_flag!=0 and proj_rank!=1)有0条 开始把树结构重新转换成列表! 成功把树结构重新转换成列表!花费0秒,tree转换成list后剩余5355条数据,没有num的数据有238条,序号合并的数据有107条 我希望list能按预期转成tree结构,然后正常授予序号之后,重新转换成list,能正常合并,然后代码输出全
06-17
标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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