Extjs2.0---继承

本文介绍如何使用Extjs2.0中的Ext.extend方法实现类的继承,并展示了父类BaseClass与子类SubClass的具体定义及使用示例。

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Extjs2.0里通过Ext.extend方法实现继承


//父类定义
BaseClass = function(){
//begin
this.cry = function(){//this.不能丢
alert("crying....");
}
//end
}

BaseClass.prototype.name="";
BaseClass.prototype.say = function(){
alert("say parent");
}
BaseClass.prototype.talk = function(){
alert("talk parent");
}
//子类定义
SubClass = function(){
SubClass.superclass.constructor.call(this);//调用父类构造函数,也就是执行BaseClass里的begin--->end中间的代码。如果这行代码注释掉,则begin---->end中间的代码不会初始化,但是父类用prototype构造的属性和方法任然会初始化
//js里子类实例化时是不会去自己调用父类的构造函数的
this.walk = function(){//this.必须要加上,否则SubClass的实例对象没有办法引用到该walk方法
alert("i'm warking");
}
}
//继承,第3个参数{},覆盖或者扩展父类方法,该参数也可以不要
Ext.extend(SubClass,BaseClass,{
say:function(){
alert("overide say");
},
jump:function(){
alert("jumping");
}

});
var sb = new SubClass();
sb.say();//overide say
sb.walk();//i'm warking
sb.jump();//jumping
sb.talk();//talk parent
sb.cry();//crying....
内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,核心算法采用蒙特卡罗树搜索(MCTS)。项目旨在解决无人机在复杂三维环境中自主路径规划的问题,通过MCTS的随机模拟与渐进式搜索机制,实现高效、智能化的路径规划。项目不仅考虑静态环境建模,还集成了障碍物检测与避障机制,确保无人机飞行的安全性和效率。文档涵盖了从环境准备、数据处理、算法设计与实现、模型训练与预测、性能评估到GUI界面设计的完整流程,并提供了详细的代码示例。此外,项目采用模块化设计,支持多无人机协同路径规划、动态环境实时路径重规划等未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和无人机技术的研发人员;从事无人机路径规划、智能导航系统开发的工程师;对MCTS算法感兴趣的算法研究人员。 使用场景及目标:①理解MCTS算法在三维路径规划中的应用;②掌握基于MATLAB的无人机路径规划项目开发全流程;③学习如何通过MCTS算法优化无人机在复杂环境中的飞行路径,提高飞行安全性和效率;④为后续多无人机协同规划、动态环境实时调整等高级应用打下基础。 其他说明:项目不仅提供了详细的理论解释和技术实现,还特别关注了实际应用中的挑战和解决方案。例如,通过多阶段优化与迭代增强机制提升路径质量,结合环境建模与障碍物感知保障路径安全,利用GPU加速推理提升计算效率等。此外,项目还强调了代码模块化与调试便利性,便于后续功能扩展和性能优化。项目未来改进方向包括引入深度强化学习辅助路径规划、扩展至多无人机协同路径规划、增强动态环境实时路径重规划能力等,展示了广阔的应用前景和发展潜力。
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