javascript 浅拷贝与深拷贝

本文详细解释了浅拷贝与深拷贝的概念及其区别,并提供了几种实现这两种拷贝的具体方法,包括Object.assign(), Array.prototype.concat(), Array.prototype.slice()等用于浅拷贝,以及lodash的_.cloneDeep, jQuery的$.extend, JSON.parse(JSON.stringify()), 和递归函数等用于深拷贝。
浅拷贝与深拷贝

浅拷贝只复制指向某个对象的指针,而不复制对象本身,新旧对象还是共享同一块内存。

浅拷贝的实现方式(详见浅拷贝与深拷贝):

  • Object.assign():需注意的是目标对象只有一层的时候,是深拷贝;

  • Array.prototype.concat();

  • Array.prototype.slice()。

深拷贝就是在拷贝数据的时候,将数据的所有引用结构都拷贝一份。简单的说就是,在内存中存在两个数据结构完全相同又相互独立的数据,将引用型类型进行复制,而不是只复制其引用关系。

深拷贝的实现方式:

  • 热门的函数库lodash,也有提供_.cloneDeep用来做深拷贝;

  • jquery 提供一个$.extend可以用来做深拷贝;

  • JSON.parse(JSON.stringify());

手写递归方法。

递归实现深拷贝的原理:要拷贝一个数据,我们肯定要去遍历它的属性,如果这个对象的属性仍是对象,继续使用这个方法,如此往复。

//定义检测数据类型的功能函数
function checkedType(target) {
  return Object.prototype.toString.call(target).slice(8, -1)
}
//实现深度克隆---对象/数组
function clone(target) {
  //判断拷贝的数据类型
  //初始化变量result 成为最终克隆的数据
  let result,
    targetType = checkedType(target)
  if (targetType === 'Object') {
    result = {}
  } else if (targetType === 'Array') {
    result = []
  } else {
    return target
  }
  //遍历目标数据
  for (let i in target) {
    //获取遍历数据结构的每一项值。
    let value = target[i]
    //判断目标结构里的每一值是否存在对象/数组
    if (checkedType(value) === 'Object' || checkedType(value) === 'Array') {
      //对象/数组里嵌套了对象/数组
      //继续遍历获取到value值
      result[i] = clone(value)
    } else {
      //获取到value值是基本的数据类型或者是函数。
      result[i] = value
    }
  }
  return result
}
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是一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。进一步地,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:具备一定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MOAMOP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,并可进一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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