js闭包、prototype

本文介绍了JavaScript中的闭包概念及其实现方式,并通过示例展示了如何利用闭包保留函数内的局部变量。此外,还探讨了JavaScript中原型方法的使用,包括如何通过原型链实现方法共享。

/*---------------------js闭包--------------------*/
//这个函数内部的一个变量能够在函数外面被引用时,我们就称创建了一个闭包
function add(a) {
var i = 0;
return function(b) {
alert("c"+a);
return a+b;
}
}
var func = add(10);
alert("a" +func); //return function(b) {alert("c"+a); return a+b;}
alert("b"+func(2)); //12
/*----------------------------------------------*/
function Person() {
var id = 4444;
this.getId = function() {
return id;
}
this.setId = function(newId) {
id = newId; //1000
}
/* this.__defineGetter__("id", function () {
return id;
}); //去掉 */
}
var p = new Person();
alert(p.prototype);
alert(p.id); // ?undefined
p.setId(1000);
alert(p.getId()); // ?1000
alert(p.id); // ? undefined
/*----------------------------------------------*/
//函数无重载 有重写
function doadd(nu) {
alert(nu+10);
}
function doadd(nu2,al2) {
alert(al2);
alert(nu2+1);
}
doadd(10);//11


/*--------------prototype------------------*/
//理解prototype不应把它和继承混淆。A的prototype为B的一个实例,可以理解A将B中的方法和属性全部克隆了一遍。A能使用B的方法和属性。这里强调的是克隆而不是继承。可以出现这种情况:A的prototype是B的实例,同时B的prototype也是A的实例
function People(name){
this.name=name;
this.aa=12345;
//对象方法
this.Introduce=function(){
alert("My name is "+this.name);
return "My name is yy";
}
}

//类方法
People.Run=function(){
alert("I can run");
}

//原型方法
People.prototype.IntroduceChinese=function(){
//克隆People对象属性
alert("我的名字是"+this.name);
//克隆People对象方法
alert("aa------------"+this.Introduce());
}

//测试
var p1=new People("Windking");

p1.Introduce(); //My name is Windking

People.Run(); //I can run

p1.IntroduceChinese(); //我的名字是Windking

//2克隆方法
function baseClass(){
this.showMsg = function(){
alert("baseClass::showMsg");}
}
function extendClass(){

}
extendClass.prototype = new baseClass();
var a = new extendClass();
a.showMsg(); // 显示baseClass::showMsg
【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,并将其与遗传算法(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与改进中。
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