jquery的click bind live 区别

Jquery中绑定事件有三种方法:以click事件为例
   (1)target.click(function(){});
   (2)target.bind("click",function(){});
   (3)target.live("click",function(){});
第一种方法很好理解,其实就和普通JS的用法差不多,只是少了一个on而已
第二、三种方法都是绑定事件,但是二者又有很大的不同,下面着重讲解一下,因为这个如果用到Jquery的框架的话是用的挺多的,尤其要注意二者的区别。
【bind和live的区别】
       live方法其实是bind方法的变种,其基本功能就同bind方法的功能是一样的,都是为一个元素绑定某个事件,但是bind方法只能给当前存在的元素 绑定事件,对于事后采用JS等方式新生成的元素无效,而live方法则正好弥补了bind方法的这个缺陷,它可以对后生成的元素也可以绑定相应的事件。那 么live方法的这个特性是怎么实现的呢?下面来探讨一下其实现原理。
      live方法之所以能对后生成的元素也绑定相应的事件的原因归结在“事件委托”上面,所谓“事件委托”就是指绑定在祖先元素上的事件可以在其后代元素上进行使用。live方法的处理机制就是把事件绑定在DOM树的根节点上,而不是直接绑定在某个元素上。举一个例子来说明:
              $(".clickMe").live("click",fn);
             $("body").append("<div class='clickMe'>测试live方法的步骤</div>");
    当我们点击这个新增的元素时会依次发生如下步骤:
      (1)生成一个click事件,传递给div来做处理
      (2)由于没有事件直接绑定在div上,所以事件直接冒泡到DOM树上
      (3)事件不断冒泡,直到DOM树的根节点上,默认情况下,根节点上就绑定了这个click事件
      (4)执行由live绑定的click事件
      (5)检测绑定事件的对象是否存在,判断是否需要继续执行绑定的事件。检测事件对象是通过检测 
              $(event.target).closest('.clickMe') 能否找到匹配的元素来实现的。
     (6)通过(5)的测试,如果绑定事件的对象存在的话,就执行绑定的事件。
      由于只有在事件发生的时候,live方法才会去检测绑定事件的对象是否存在,所以live方法可以实现后来新增的元素也可实现事件的绑定。相比之下,bind会在事件在绑定阶段就会判断绑定事件的元素是否存在,而且只针对当前元素进行绑定,而不是绑定到父节点上。
根据上面的分析,live的好处真是很大,那么为什么还要使用bind方法呢?之所以jquery要保留bind方法而不是采用live方法去替代bind,也是因为live在某些情况下是不能够完全替代bind的。主要的不同如下:
     (1)bind方法可以绑定任何JavaScript的事件,而live方法在jQuery1.3的时候只支持click, dblclick, keydown, keypress,

               keyup,mousedown, mousemove, mouseout, mouseover, 和 mouseup.在jQuery 1.4.1中,甚至也支持 focus 和 blue

               事件了(映射到更合适,并且可以冒泡的focusin和focusout上)。另外,在jQuery 1.4.1中,也能支持hover(映射
              到"mouseenter mouseleave")。
    (2)live() 并不完全支持通过DOM遍历的方法找到的元素。取而代之的是,应当总是在一个选择器后面直接使用 .live()

              方法。

原文链接:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a60ba9c01013rgu.html


多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法(IEEE118节点)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于Matlab代码实现的多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法,适用于IEEE118节点电力系统。该方法结合两阶段鲁棒模型与确定性模型,旨在应对电力系统中多源不确定性(如可再生能源出力波动、负荷变化等),提升系统运行的安全性与经济性。文档还列举了大量相关的电力系统优化研究案例,涵盖微电网调度、电动汽车集群并网、需求响应、配电网重构等多个方向,并提供了YALMIP等工具包的网盘下载链接,支持科研复现与进一步开发。整体内容聚焦于电力系统建模、优化算法应用及鲁棒性分析。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源系统优化的工程技术人员;熟悉优化建模(如鲁棒优化、分布鲁棒优化)者更佳。; 使用场景及目标:①开展电力系统动态最优潮流研究,特别是含高比例可再生能源的场景;②学习和复现分布鲁棒优化在IEEE118等标准测试系统上的应用;③进行科研项目开发、论文复现或算法比较实验;④获取相关Matlab代码资源与仿真工具支持。; 阅读建议:建议按文档结构逐步浏览,重点关注模型构建思路与代码实现逻辑,结合提供的网盘资源下载必要工具包(如YALMIP),并在Matlab环境中调试运行示例代码,以加深对分布鲁棒优化方法的理解与应用能力。
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