Promise实现

本文深入解析Promise的工作原理,从零开始实现一个简单的Promise函数。通过理解其内部状态转换机制及then方法的执行流程,帮助读者掌握Promise的核心概念。

实现一个简单的promise

首先promise是一种异步解决方案,避免了开发中的回调地狱的问题,promise状态有三种,pending resolved,rejected 一旦状态改变将不可逆,也就是说状态只能由pending——resolved或者pending——rejected,下面来实现一个简单的promise函数

function PromiseMy(constructor){
	var self = this;
	this.state = 'pending';
	this.value = undefined;
	this.msg = undefined;
	function resolve (value){
		if(self.state === 'pending'){
			self.state = 'resolved';
			self.value = value;
        }
	}
   function reject(value){
		if(self.state === 'pending'){
			self.state = 'rejected';
			self.msg = msg;
        }
	}
	try{
		constructor(resolve,reject)
	}catch(e){
		reject(e)
	}
}
在原型上编写then方法
PromiseMy.prototype.then = function(onResolved,onRejected){
    var selef = this;
	if(selef.state == 'resolved'){
	   onResolved(selef.value)
    }else if(selef.state == 'resolved'){
       onRejected(selef.msg)
    }
}
【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究展开,重点介绍基于Matlab的代码实现方法。文章系统阐述了遍历理论的基本概念、动态模态分解(DMD)的数学原理及其与库普曼算子谱特性之间的内在联系,展示了如何通过数值计算手段分析非线性动力系统的演化行为。文中提供了完整的Matlab代码示例,涵盖数据驱动的模态分解、谱分析及可视化过程,帮助读者理解并复现相关算法。同时,文档还列举了多个相关的科研方向和技术应用场景,体现出该方法在复杂系统建模与分析中的广泛适用性。; 适合人群:具备一定动力系统、线性代数与数值分析基础,熟悉Matlab编程,从事控制理论、流体力学、信号处理或数据驱动建模等领域研究的研究生、博士生及科研人员。; 使用场景及目标:①深入理解库普曼算子理论及其在非线性系统分析中的应用;②掌握动态模态分解(DMD)算法的实现与优化;③应用于流体动力学、气候建模、生物系统、电力系统等领域的时空模态提取与预测;④支撑高水平论文复现与科研项目开发。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段调试运行,对照理论推导加深理解;推荐参考文中提及的相关研究方向拓展应用场景;鼓励在实际数据上验证算法性能,并尝试改进与扩展算法功能。
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