关于闭包的学习笔记

写在前面

  终于有学上了,开始回炉重造js基础,第一站就是魂牵梦绕的闭包~冴羽大大的文章帮了大忙,看完一套醍醐灌顶。也是理解了为什么实际应用场景不推荐首先考虑闭包。
  实际上它只是一个计算机科学现象,它并不神秘。以下是js大部头原文:

This combination of a function object and a scope (a set of variable bindings) in which the function’s variables are resolved is called a closure in the computer science literature.

  看见最后一个介词短语了嘛!the computer science literature
  注意:本文只是对闭包的形象化个人理解和总结,具体逻辑和理论知识还需同志们去查找大神的博客以及大部头。

提前了解的概念

  在谈论闭包之前,我们需要简单了解一下执行上下文和作用域链的概念。先放一张脑图~
在这里插入图片描述

  tips:个人理解this关键字和闭包关系并不是特别密切,这里就不展开了(其实是因为this板块太多,一张图截不下来)
  如果对栈有一个基本了解,那么理解执行上下文的运行机制就非常容易了。执行上下文,顾名思义,就是当 js 代码执行一段可执行代码时,会创建对应的执行上下文。它有三个重要属性,分别是变量对象、作用域链和this。矛盾分析法告诉我们要抓主要矛盾,那么闭包的主要矛盾就是作用域链。
  查找变量时,先从当前上下文查找变量对象,如果没有查找到,就向其父级执行上下文的变量对象中查找,一直查找到全局位置。那么这条路径就是作用域链,可以将它中二地理解为“羁绊”,因为有这条作用域链的存在,才使得闭包成为了可能。


### 一道经典题   来一道82年的老题
var scope = "global scope";
function checkscope(){
    var scope = "local scope";
    function f(){
        return scope;
    }
    return f;
}

var foo = checkscope();
foo();

  答案直接推——local scope。那么问题来了,为什么不是全局变量global scope


由作用域链引发的闭包

  这里需要例行公事的提一下闭包的概念,闭包一是即使创建它的上下文已经销毁,它仍然存在;二是指在代码中饮用了自由变量。其中自由变量是指在函数中使用的,但既不是函数参数也不是函数的局部变量的变量。
  其实非常好理解,以此题为例,我们发现,当访问f时,checkscope上下文已经出栈,意味着local scope应该已经不存在了,那为什么最终结果依旧是它?实际上,f函数的作用域链中已经存有checkscope函数中的local scopef作用域链顺序为全局——checkscope——f。所以,即使checkscope被销毁了,因为有了这条作用域链的“羁绊”,系统会自动保留local scope。此时,当我们在f函数找不到scope变量时,顺藤摸瓜找它的父级上下文,也就是checkscope,发现了local scope,这样就不再需要再寻找它的“爷爷”全局中的global scope
  不过在描述这个过程中,我们会发现一个问题,系统怎么知道应该保留哪个变量在内存中,如果这样的变量的数量达到了一个很可观的程度会怎么样?显然不会太乐观。系统不是人,无法智能销毁那些不需要在子结点访问的变量。所以,闭包慎用,尤其是大数据量的应用场景~

参考链接

冴羽大大的blog:
JavaScript深入之执行上下文
JavaScript深入之执行上下文栈
JavaScript深入之闭包
JavaScript深入之作用域链
JavaScript深入之变量对象
技术书:
JavaScript语言精粹
JavaScript权威指南

Matlab基于粒子群优化算法及鲁棒MPPT控制器提高光伏并网的效率内容概要:本文围绕Matlab在电力系统优化与控制领域的应用展开,重点介绍了基于粒子群优化算法(PSO)和鲁棒MPPT控制器提升光伏并网效率的技术方案。通过Matlab代码实现,结合智能优化算法与先进控制策略,对光伏发电系统的最大功率点跟踪进行优化,有效提高了系统在不同光照条件下的能量转换效率和并网稳定性。同时,文档还涵盖了多种电力系统应用场景,如微电网调度、储能配置、鲁棒控制等,展示了Matlab在科研复现与工程仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事新能源系统开发的工程师;尤其适合关注光伏并网技术、智能优化算法应用与MPPT控制策略研究的专业人士。; 使用场景及目标:①利用粒子群算法优化光伏系统MPPT控制器参数,提升动态响应速度与稳态精度;②研究鲁棒控制策略在光伏并网系统中的抗干扰能力;③复现已发表的高水平论文(如EI、SCI)中的仿真案例,支撑科研项目与学术写作。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与Simulink模型进行实践操作,重点关注算法实现细节与系统参数设置,同时参考链接中的完整资源下载以获取更多复现实例,加深对优化算法与控制系统设计的理解。
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