javascript - 数组

本文深入探讨了数组的基础操作,包括计算斐波那契数列、在数组头部插入元素以及从数组头部删除元素的方法。通过示例代码,展示了如何利用循环和内置函数实现这些操作,为初学者提供了实用的编程指南。

数组是最简单的内存数据结构

1.求斐波那契数列的前20个数字
已知斐波那契数列中第一个数字是1,第二个是2,从第三项开始,每一项都等于前两项之和:

var fibonacci = []
fibonacci[1] = 1
fibonacci[2] = 2

for(var i = 3;i < 20;i++){
	fibonacci[i] = fibonacci[i-1] + fibonacci[i-2] 
}

for(var i = 1;i < fibonacci.length;i++){
	console.log(fibonacci[i])
}

在这里插入图片描述
2.插入元素到数组首位
方法1:首先要腾出数组里第一个元素的位置,把所有的元素向右移动一位。我们就可以循环数组中的元素,从最后一位+1(长度)开始,将其对应的前一个元素的值赋给它,依次处理,最后把我们想要的值赋给第一位

var numbers = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11]
for(var i = numbers.length;i>=0;i--){
	numbers[i] = numbers[i - 1]
}
numbers[0] = -1
document.write(...numbers)

方法2:

var numbers = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11]
		numbers.unshift(-1)
		document.write(...numbers)

在这里插入图片描述
3.从数组首位删除元素
数组长度不变

var numbers = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11]
for(var i = 0;i < numbers.length;i++){
	numbers[i] = numbers[i+1]
}
document.write(...numbers)

在这里插入图片描述

数组长度改变

var numbers = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11]
numbers.shift()
document.write(...numbers)

在这里插入图片描述

内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
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