简单手写VUE响应式原理--助你更快理解响应式

文章探讨了响应式编程的概念,解释了当数据层改变时如何自动刷新视图层。它通过观察用户对对象属性的修改,记录这种关联,并在数据变化时触发对应的更新函数,实现数据和视图的同步。

需求背景:

        为什么数据层改变后,视图层不刷新呢?

        我能不能做到改变数据的同时,视图自己也更新呢?

        ...

随着这些疑问的产生,响应式应运而生。

顾名思义,响应式就是根据你产生的行为,及时的对你的这些行为做出回应。

那这个过程是如何做到的呢?

第一步:观察。

        用户定义一个对象 obj.age=1,

        同时用户定义了一个改变obj.age 属性值的函数

        但是每次用户都不一样,我们就需要观察

        每次修改obj.age的时候使用该函数触发,那么他们就产生了关联。

        我们通过观察的过程发现的

第二步:记录关联

        它们产生关联后,我们需要在系统能登记,要不然,谁来证明他们有关联的呢对吧?

        并且此时我们需要obj.age发生变化时,我们可以准确匹配到对应关联的函数

第三步:

【SCI级别】多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)和鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30寻优对比内容概要:本文档主要介绍了一项关于多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)与标准鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30上进行寻优性能对比的研究,属于智能优化算法领域的高水平科研工作。文中通过Matlab代码实现算法仿真,重点展示了HHWOA在收敛速度、寻优精度和稳定性方面的优势,体现了多策略改进的有效性。该研究适用于复杂优化问题求解,尤其在工程优化、参数辨识、机器学习超参数调优等领域具有应用潜力。; 适合人群:具备一定算法基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能优化算法开发与应用的工程技术人员,尤其适合致力于SCI论文写作与算法创新的研究者。; 使用场景及目标:①用于理解鲸鱼优化算法的基本原理及多策略改进思路(如种群初始化、非线性收敛因子、精英反向学习等);②为智能优化算法的性能测试与对比实验提供CEC2017标准测试平台的实现参考;③支撑学术研究中的算法创新与论文复现工作。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注HHWOA的改进策略模块与WOA的差异,通过重复实验验证算法性能,并可将其思想迁移至其他优化算法的改进中,提升科研创新能力。
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