关于redux源码的一些理解

本文深入探讨了Redux中的applyMiddleware函数作用,包括整合getState和dispatch,为中间件提供这些方法,创建增强版dispatch,使其能接收函数而非仅限于对象。同时,提供了经典Redux源码解析的文章链接及redux-devtools的使用指南。

applyMiddleware代码的作用: 增强器通常都使用这样的模式,将store上某个函数的引用存下来,给这 个函数一个新的实现,但是在完成增强功能之后,还是要调用原有的函数, 保持原有的功能。

1: 将getState, dispatch整合出来

 2: 让每个中间件都有这两个方法

3: 组合出一个增强版的dispatch(让dispatch可以接收一个函数而不仅仅是一个对象)

function (action) { // 这就是增强后可以接收function 或者 object的主要代码
    if (typeof action === 'function') {
      return action(dispatch, getState, extraArgument);
    }
    //next为之前传入的store.dispatch,即改写前的dispatch
    return next(action);
};

 4: 返回一个新的包含增强dispatch的store对象

 

比较经典的redux源码解析文章

https://github.com/WisestCoder/blog/issues/1

https://juejin.im/post/5b035c0c51882565bd258f12

redux-devtools使用

https://juejin.im/post/5c0e08dae51d4504bc5e3e44

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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