ES6中的箭头函数

ES6标准新增了箭头函数,其定义使用箭头。介绍了基本使用,参数方面,无参用(),单参可省略(),多参用()括起;返回值上,多行代码用{},单行可省略{}和return。还指出箭头函数内部无this,不能作构造函数,不能用arguments和yield命令。

函数-箭头函数

ES6标准新增了一种新的函数:Arrow Function(箭头函数)。

为什么叫Arrow Function?因为它的定义用的就是一个箭头:

基本使用

let fn = function(x, y) {
    console.log(x + y);
}

相当于
//语法: (参数列表) => {函数体}
let fn = (x, y) => {
    console.log(x + y);
}

参数详解

  如果没有参数列表,使用()表示参数列表

let sum = () => {
    console.log('哈哈')
};
// 等同于:
let sum = function() {    
    console.log('哈哈')
};

  如果只有一个参数,可以省略()

let sum = n1 => {
    console.log('哈哈')
};

// 等同于

let sum = function(n1) {    
    console.log('哈哈')
};

如果有多个参数,需要使用()把参数列表括起来

let sum = (n1, n2) => {
    console.log('哈哈')
};

//等同于

let sum = function(n1, n2) {    
    console.log('哈哈')
};

返回值详解

如果箭头函数的代码块部分多于一条语句,就要使用大括号将它们括起来

let sum = n1 => {

    let num = n1
    console.log('哈哈')
};

// 等同于

let sum = function(n1) {

    let num = n1   
    console.log('哈哈')
};

如果函数体只有一行一句,那么可以省略{}和return

let fn = (n1, n2) => n1 + n2;

//等同于

let fn = function(n1, n2) {
    return n1 + n2;
}

箭头函数的注意点

  1. 箭头函数内部没有this,因此箭头函数内部的this指向了外部的this

  2. 在使用=>定义函数的时候,this的指向是定义时所在的对象,而不是使用时所在的对象;

  3. 不能够用作构造函数,因为箭头函数没有this,这就是说,不能够使用new命令,否则就会抛出一个错误;

  4. 不能够使用arguments对象;

  5. 不能使用yield命令

案例:

// 1. 有一个数组[1,3,5,7,9,2,4,6,8,10],请对数组进行排序

let arr1 = [1,3,5,7,9,2,4,6,8,10]

arr1.sort((a, b) => a - b)

console.log(arr1) // [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

// 2. 有一个数组['a','ccc','bb','dddd'],请按照字符串长度对数组进行排序

let arr2 = ['a','ccc','bb','dddd']

arr2.sort((a, b) => a.length - b.length)

console.log(arr2) // ["a", "bb", "ccc", "dddd"]

// 3. 有一个数组,[57,88,99,100,33,77],请保留60分以上的成绩,返回一个新的数组

let arr3 = [57,88,99,100,33,77]

let newArr = arr3.filter(item => item >= 60)

console.log(newArr) // [88, 99, 100, 77]

 

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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