JS原型链与继承理解(新手向)(二)

本文深入探讨JavaScript中对象的构造函数、原型对象及其隐式原型的概念,并介绍如何通过隐式原型实现原型链和继承机制。

前言

之前的一小节讲解了JS对象构造函数prototype(原型),接下来我会讲解原型链继承。如果不明白的同学可以回顾一下,这些知识会比较复杂,比较绕。不明白的时候,多打几个demo就明白了。


[[prototype]]隐式原型

上一节说到隐式原型和对象,构造函数。先让我们回忆一下隐式原型,待会需要根据隐式原型来讲原型链。

// 使用对象字面量创建一个对象
var a1 = {};
console.log(a1.__proto__ === Object.prototype); // true

// 定义一个构造函数
function testObject(_age) {
	this.age = _age;
}
testObject.prototype.name = 'xiaoming';

// 生成一个实例
var b1 = new testObject(18);
console.log(b1.__proto__ === testObject.prototype); // true

可以很清除的看到__proto__指向了对象构造函数的原型对象。那么我们就开始正体吧。

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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