prototype属性

JavaScript通过一种[b] 链接[/b] 机制来支持继承, 而不是通过 完全面向对象语言 (如Java) 所支持的基于类的继承模型。

每个JavaScript对象都有一个内置的属性,名为[color=blue] prototype[/color]。

prototype属性保持着对另一个JavaScript对象的引用,这个对象作为当前对象的父对象。

当通过 点记法 引用对象A的一个函数或属性时,倘若对象上没有这个函数或属性,就将检查该对象prototype属性所引用的父对象P_A,查看父对象P_A上是否拥有所请求的函数或属性。

如果prototype属性所引用的对象P_A也没有所需的函数或属性,则会进一步检查P_A对象的prototype属性,沿着“链”依次向上查找,直到找到所请求的函数或属性,或者到达“链尾”。如果到达“链尾”还没找到,就返回[color=blue]undefined [/color]。

综上所述,JavaScript的继承结构应该是一种 “has a”关系,而不是Java的“is a”关系。

prototype机制是动态的,可以根据需要在运行时配置,而无需重新编译。你可以在需要时向对象添加属性和函数,而且能动态地把单独的函数合并在一起,创建一个动态的,全能的对象。

对prototype机制的这种高度动态性,可谓褒贬不一,因为这种机制学习和应用起来很不容易,但是一旦正确地加以应用,它就显得异常强大且非常健壮。
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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