break 和 continue语句

本文详细解析了break和continue语句在循环控制中的作用和区别。break用于完全退出循环,而continue则用于跳过当前循环的剩余部分,直接进入下一次循环。通过具体代码示例展示了两种语句的实际应用。

只有循环条件表达式的值为 false 的时候,循环语句才能结束循环,如果想要中断循环,此时就可以使用break语句和continue语句了,那么怎么使用,又有什么区别呢?

break语句

可以在循环体语句块中添加break语句,break语句可以终止循环体中的执行语句和switch语句,一个无标号的语句会把当前的控制传给执行完循环或case的下一条语句,如果有白哦好,控制会被传递给当前方法中带有这一标号的循环语句。
如下代码:

a:while(true)
{
   while(true){
     alert("hi");
     break a;
   }
}

执行网内循环里面的break a;语句后,程序回调到外面有a标记的外循环那里。如果没标号那么程序只跳出内循环。

continue 语句

continue语只能出现在循环语句的循环体语句块中,无标号的continue 语句的作用是跳过本次循环剩下的语句,不会跳出循环,只是本次循环,接着会执行下一次循环。

如下所示:

 for(var i=1;i<10;i++){
     console.log("hi");
     if(i%2==0continue;     
     console.log('hello');
}

在每次循环的时候遇到偶数就不会输出hello,只输出了hi,continue的作用是跳过了他之后的语句,进行下一次循环。

GMRES(Generalized Minimal Residual)是一种迭代方法,用于求解大规模线性方程组。它通常用于解决大规模稀疏线性系统,具有较高的收敛性效率。以下是GMRES算法的伪代码: ```plaintext function GMRES(A, b, x0, max_iterations, tol): // 初始化 n = size(b, 1) x = x0 k = 0 r = b - A*x v = r x_norm = norm(r) while k < max_iterations: v_norm = norm(v) // 求解残差向量r的近似解 alpha = v_norm / x_norm x = x + alpha * v r = b - A*x beta = r_norm / v_norm v = r + beta * w k += 1 x_norm = norm(r) if r_norm < tol: // 判断是否收敛 break return x ``` 在上述伪代码中,输入参数包括:线性系统矩阵A、向量b(系统右侧的已知数据)、初始解向量x0(可选)、最大迭代次数max_iterations误差容忍度tol。算法的主要步骤包括: 1. 初始化:设置迭代次数k为0,将向量r初始化为b与A的乘积与x的差值,将向量v初始化为r。同时,计算向量r的范数x_norm。 2. 迭代过程:在每次迭代中,首先求解残差向量r的近似解v,通过解线性方程组Ax = v得到。然后更新解向量x,将其更新为上一次解的结果加上残差向量v与r的乘积与r的乘积之间的比例系数。接着,计算残差向量r的范数r_norm,并与上一次的残差范数进行比较。如果残差范数小于误差容忍度tol,则算法收敛,返回当前解向量x。否则,继续下一次迭代。 3. 返回结果:在达到最大迭代次数后,算法仍然未收敛,则返回一个错误信息。否则,返回当前解向量x作为结果。 在LaTeX中,你可以使用以下代码片段来表示GMRES伪代码: ```latex \begin{algorithm}[H] \caption{GMRES Algorithm} \KwData{A, b, x0, max\_iterations, tol} \KwResult{Solution vector $x$} \BlankLine; n \t看了看长度; \t% 设置变量n的值 k \gets 0; \t% 设置变量k的值并赋初值 r \gets b - A \times x; \t% 将向量r初始化为b与A的乘积与x的差值 v \gets r; \t% 将向量v初始化为r x \gets x0; \t% 设置变量x的值并赋初值 x\_norm \gets norm(r); \t% 计算向量r的范数x\_norm \While{k < max\_iterations}{ v\_norm \gets norm(v); \t% 计算向量v的范数v\_norm alpha \gets v\_norm / x\_norm; \t% 求解残差向量r的近似解的比例系数alpha x \gets x + alpha \times v; \t% 更新解向量x的值 r \gets b - A \times x; \t% 将向量r更新为新的解向量与A的乘积的差值 beta \gets r\_norm / v\_norm; \t% 求解残差向量r的比例系数beta v \gets r + beta \times w; \t% 将向量v更新为新的残差向量与w的比例系数乘积的结果 k \gets k + 1; \t% 更新迭代次数k的值并赋新值 x\_norm \gets norm(r); \t% 更新残差向量r的范数x\_norm的值并赋新值 \If{r\_norm < tol}{break;} \t% 如果残差范数小于误差容忍度tol,则算法收敛,跳出循环 } \Return{x} \t% 返回当前解向量x作为结果 \end{algorithm} ``` 请注意,上述LaTeX代码片段仅表示GMRES算法的基本伪代码结构,并未包含具体的矩阵运算函数调用等细节。在实际使用中,你需要根据具体需求进行适当的修改补充。
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