Js数组经常用到的一些方法

本文深入讲解JavaScript中常用的数组操作方法,包括元素的增删改查、遍历、筛选及拼接等功能,通过实例演示每种方法的具体应用,帮助开发者提高编程效率。

数组的方法异常之多,现在罗列的是我项目中经常用到的方法

1、unshift   将指定元素插入数组的第一个位置

let arr = [22, 33, 44]
arr.unshift(11)
console.log(arr) // [11, 22, 33, 44]

2、shift  删除数组的第一个元素

let arr = [11, 22, 33, 44]
arr.shift()
console.log(arr) // [22, 33, 44]

3、push  将指定元素添加到数组的最后一个位置

let arr = [11, 22, 33, 44]
arr.push(55)
console.log(arr) // [11, 22, 33, 44, 55]

4、pop   删除数组的最后一个元素

let arr = [11, 22, 33, 44]
arr.pop()
console.log(arr) // [11, 22, 33]

5、join  将数组以指定符号拼接成字符串

let arr = [11, 22, 33]
let str1 = arr.join('-')
let str2 = arr.join('')
let str3 = arr.join('+')
console.log(str1)  // 11-22-33
console.log(str2)  // 112233
console.log(str3)  // 11+22+33

6、indexOf   判断数组中是否存在指定的元素

let arr = [11, 22, 33]
let index1 = arr.indexOf(22)
let index2 = arr.indexOf(55)
console.log(index1) // 若存在,返回指定元素所在下标
console.log(index2) // 若不存在, 返回-1

7、concat  将两个数组拼接合并成一个数组

let arr1 = [11, 22, 33]
let arr2 = [44, 55, 66]
let arr3 = arr1.concat(arr2)
console.log(arr3)  // [ 11, 22, 33, 44, 55, 66 ]

8、slice  可用于截取指定范围的数据

let arr = [11, 22, 33, 44, 55, 66]
// 第一个参数:要开始截取的元素下标  第二个参数: 要截取的位数
let arr1 = arr.slice(0, 2)
console.log(arr1)  // [11, 22]

// 只有一个参数时,表示从要开始截取的元素开始,一直截取到最后一个元素
let arr2 = arr.slice(3)
console.log(arr2) // [ 44, 55, 66 ]

// 当参数是负数时,会自动转成正数截取
let arr3 = arr.slice(-3, -1)
console.log(arr3) // [44, 55]

9、foreach   遍历数组,我一般都是把数据处理下push到其他数组中

let arr = [11, 22, 33, 44]
arr.forEach((e, index, arr) => {
  console.log(e)  // 每次遍历对应的元素
  console.log(index)  // 对应元素的下标
  console.log(arr)  // 原数组
})

10、map 遍历数组,可以处理每个元素并返回新的值 (比foreach好用)

// 数组对象
let arr = [
  {name: 'lily', age: '18'},
  {name: 'jack', age: '20'},
  {name: 'lucy', age: '28'},
  {name: 'rose', age: '32'},
]

// 可以处理每一项元素的数据,返回自己想要的结构
let newArr = arr.map(item => {
  return {
    realName: item.name + '000'
  }
})
console.log(newArr)
// [
//   { realName: 'lily000' },
//   { realName: 'jack000' },
//   { realName: 'lucy000' },
//   { realName: 'rose000' }
// ]

// 数组
let arr = [11, 22, 33, 44, 55]
let arr2 = arr.map(e => {
  return e + 10
})
console.log(arr2) // [ 21, 32, 43, 54, 65 ]

11、filter  可以当作过滤器使用

let arr = [
  {name: 'lily', age: '18'},
  {name: 'jack', age: '20'},
  {name: 'lucy', age: '28'},
  {name: 'rose', age: '32'},
]

let newArr = arr.filter((item, index) => {
  console.log(item)  // 每一项元素
  console.log(index) // 对应元素下标
  return parseInt(item.age) > 18  // 返回符合条件的数据
})
console.log(newArr)
// [
//   { name: 'jack', age: '20' },
//   { name: 'lucy', age: '28' },
//   { name: 'rose', age: '32' }
// ]

12、 splice 删除指定下标的元素

// 该方法会改变原数组
let arr = [1, 2, 3, 4, 5]
arr.splice(1,1) // 下标1 开始 删除1个元素
arr.splice(2,1) // 下标2 开始 删除1个元素
arr.splice(1,2) // 下标1 开始 删除2个元素

还有some、every等一些方法,但我基本上没用过, 上面差不多能满足我的需求了

至于一些比较复杂的数据逻辑要处理的,推荐大家可以去看看lodash.js,封装了系列的方法,简直很棒

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自: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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