简单理解javascript的闭包

本文通过一个简单示例解释了JavaScript中闭包的概念。闭包能够让一个函数访问并操作另一个函数作用域内的变量,即使该函数已经执行完毕。文章提供了一个易于理解的例子,展示了如何创建闭包以及它的工作原理。

看过网上关于javascript的闭包的概念和分析,看完之后都是一头雾水,完全不懂,零度我本来就对于概念性的东西很烦躁,没办法,硬着头皮翻阅了很多的资料,总算理清了一点头绪,现在分享给大家,错误之处还请大家指正!

闭包,简单的定义就是能够读取到函数内部变量的函数,最简单的形式就是:

function fn1 () {
    var a=2;
    function fn2 () {
    alert(a);
    }
    return fn2;
}
fn1()(); // 2
alert(a); // undefined

这里,第一次会弹出2,第二次弹出undefined,大家可以看到,我们可以用fn2函数来读取到fn1函数的内部变量a,而直接读取则是undefined。这里的fn2其实就是闭包。

综上所述,闭包就是我们想要获取到一个函数内部的变量,在这个函数的内部放一个函数,用来获取到当前函数的内部变量,而放入的这个函数就是闭包。

转载于:https://www.cnblogs.com/lingdublog/p/6483312.html

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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