NOTE/对象遍历

本文深入探讨了JavaScript中对象的概念及其与关联数组或Map的差异,解释了下标操作符、点操作符如何访问对象属性,以及如何通过forin循环、hasOwnProperty()和Object.keys()、Object.getOwnPropertyNames()进行属性枚举。

JavaScript中的对象概念非常不同,要把它当作其它语言的关联数组(如PHP)或者Map(如Java)来理解的话,还是有很大的不一样——由于原型链属性描述符(主要是[[Enumerable]])的存在。

一个对象字面量{}Object作为原型,它有继承自原型链的不可枚举的toString方法。下面将以对象字面量为例。

  • 下标操作符、点操作符可以访问到自身属性或继承自原型链的任何属性,除非出现了属性覆盖
    var a ={}; a.toString返回toString方法
    var a ={toString:"a"}; a.toString返回字符串"a"

  • for in循环将枚举的自身属性和继承自原型链的所有[[Enumerable]]的属性

  • "key" in obj的判断中,判断自身属性或继承自原型链的属性的存在性
    "toString" in {}返回true

  • obj.hasOwnProperty()的判断中,只判断自身属性的存在性
    ({}).hasOwnProperty("toString")返回false
    ({toString:"a"}).hasOwnProperty("toString")返回true

  • Object.keys()可返回自身[[Enumerable]]的属性组成的数组,不包括原型链上继承的属性
    Object.keys({a:1})返回["a"],不包含原型链上的toString等内容

  • Object.getOwnPropertyNames()可以返回自身任何属性组成的数组,不包括原型链上继承的属性

类目语句自身属性原型链上继承的属性
可枚举属性不可枚举属性可枚举属性不可枚举属性
访问obj.prop
obj["prop"]
循环for key in obj
判断key in objTRUETRUETRUETRUE
obj.hasOwnProperty(key)TRUETRUEFALSEFALSE
列举Object.keys(obj)
Object.getOwnPropertyNames(obj)

可以通过以下方式避免遍历过程中的原型链干扰:

  • 在get/set方法中为每一个键加上前缀
  • Object.create(null)来创建一个没有原型的对象

这些都可以在StringMap的解决方案里找到。

#include <stdio.h> #include <stdlib.h> // 定义二叉树节点结构 typedef struct node { char data; struct node *lchild, *rchild; } BTNode; // 函数声明 BTNode* CreateBinaryTree(); // 创建二叉树 void PreOrder(BTNode *b); // 先序遍历输出二叉树 int CountLeaf(BTNode *b); // 计算叶子节点数 int Height(BTNode *b); // 计算二叉树高度 int main() { BTNode *b = CreateBinaryTree(); // 创建二叉树 cout << "二叉树的先序遍历: "; PreOrder(b); // 输出二叉树 cout << endl; cout << "叶子节点数: " << CountLeaf(b) << endl; cout << "二叉树高度: " << Height(b) << endl; return 0; } // 创建二叉树 BTNode* CreateBinaryTree() { BTNode *A, *B, *C, *D, *E, *F, *G, *H, *I, *J, *K, *L, *M, *N; // 分配内存并初始化数据 A = new BTNode{ 'A', NULL, NULL }; B = new BTNode{ 'B', NULL, NULL }; C = new BTNode{ 'C', NULL, NULL }; D = new BTNode{ 'D', NULL, NULL }; E = new BTNode{ 'E', NULL, NULL }; F = new BTNode{ 'F', NULL, NULL }; G = new BTNode{ 'G', NULL, NULL }; H = new BTNode{ 'H', NULL, NULL }; I = new BTNode{ 'I', NULL, NULL }; J = new BTNode{ 'J', NULL, NULL }; K = new BTNode{ 'K', NULL, NULL }; L = new BTNode{ 'L', NULL, NULL }; M = new BTNode{ 'M', NULL, NULL }; N = new BTNode{ 'N', NULL, NULL }; // 连接节点 A->lchild = B; A->rchild = C; B->lchild = D; B->rchild = E; C->lchild = F; C->rchild = G; E->lchild = H; G->rchild = I; H->lchild = J; H->rchild = K; K->lchild = L; K->rchild = M; M->rchild = N; return A; } // 先序遍历输出二叉树 void PreOrder(BTNode *b) { if (b != NULL) { cout << b->data << " "; PreOrder(b->lchild); PreOrder(b->rchild); } } // 计算叶子节点数 int CountLeaf(BTNode *b) { if (b == NULL) { return 0; } if (b->lchild == NULL && b->rchild == NULL) { return 1; } return CountLeaf(b->lchild) + CountLeaf(b->rchild); } // 计算二叉树高度 int Height(BTNode *b) { if (b == NULL) { return 0; } int lh = Height(b->lchild); int rh = Height(b->rchild); return (lh > rh ? lh : rh) + 1; } 20 5 C:\Users\Administrator\Desktop\Untitled2.c [Note] each undeclared identifier is reported only once for each function it appears in如何解决
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【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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