JaveScript变量的简介及其变量的简单使用(JS知识点归纳一)

变量的基础使用
本文介绍了变量的概念及作用,详细讲解了JavaScript中变量的声明、赋值、初始化等操作,并提供了使用建议。

变量简介

“变量是一个容器”

为什么要有变量?

  程序的执行过程中,会使用到许多的数据(用户输入的内容,动态效果的运动数据等),当这些数据需要重复在多个地方使用的时候,就需要一个容器存储。

  例如,当你想要去喝饮水机的水的时候,就需要一个杯子。这样子饮水机的水和杯子里面的水就是一样的水。

  对于水来说,杯子就是容器,如果将水比喻为数据的话,那么变量就是数据的容器。

  所以,变量的作用,就是让某些数据可以在多个地方进行访问。

变量的使用

“要先确保有一个杯子,才可以去使用他”

  1.变量的声明

    一个变量在使用之前,必须先进行声明操作。

  2.JS的语言特性

    -->   弱类型

    -->   动态类型

    -->   基于对象的客户端脚本语言

  名词解释:

    1>  JS是弱类型语言:意味着变量中可以保存的数据的类型是不限制的(杯子里面是任何的液体),并且允许变量类型的隐式转换操作。

    2>  JS是动态类型语言:动态指的是变量的类型是在JS解析器运行时确定变量类型,简单来说,就是运动代码时,变量当前保存的是什么样子的类型,那么变量就是什么类型的。

    3>  JS是基于对象的语言:意味着JS原生语法不支持面向对象(但是可以通过操作实现面向对象)。

    4>  脚本语言:脚本语言也称之为是解释性语言,意味着代码在执行前不需要进行单独的编译操作,直接通过解析器运行就可以。

  3.命名规范

    1>>   变量名可以是由 ¥  —   英文字母  数字  组成的。但是开头不能是数字。

    2>>   严格区分大小写

    3>>   不能包含空格和特殊的字符。

    4>>   不能使用JS关键字和保留字

    5>>   两个推荐

      1.有意义的命名方式--根据具体保存的数据含义进行设置变量名

      2.变量名使用多个单词组合时,使用驼峰命名法(CamelCase)

  4.语法

    单个变量的声明方式

var num;

 

    多个变量的声明方式

var num, str;

    当声明多个变量的时候,推荐使用多个变量的命名方式。

  5.赋值

    第一步: 先声明一个变量

var num;

    第二步:使用 = 操作,对一个变量进行赋值(让变量 保存一个值)

num = 100

    声明多个变量的赋值操作

var num = 100 , str = “abc”;

  6.初始化操作

    实际上就是将变量的声明和赋值同时设置

    当我们在声明变量的时候就已经确定要保存的值,就可以使用变量的初始化

var num = 100

  7.赋值与初始化的区别

     在程序执行的时候,赋值操作具有返回值,返回值为当前的赋值;

var num;
num = 100//返回值是100

 

    在程序执行的时候,初始化操作是没有返回值的。

  8. 变量未声明与声明未赋值

    -->  变量为未声明时候会出现  (ReferenceError)引用错误

    当程序出现报错之后,会停止后续代码的执行,所以一定要进行声明,再使用

    -->  使用typeof可以防止报错的产生

      typeof操作符用于数据类型检测,当使用typeof检测一个未声明的变量类型的时候会得到“undefined”,不会出现报错。

    -->  变量声明未赋值

      变量声明未赋值,得到的结果是”undefined“

  

 

转载于:https://www.cnblogs.com/AmorR/p/8068116.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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