jQuery选择器

本文深入探讨jQuery选择器与CSS选择器类的相似性和差异,从常规选择器到进阶和高级选择器进行全面解读,同时比较jQuery提供的方法find()、next()、nextAll()、parent和children()的运行速度与高级选择器的不同。

jQuery选择器与CSS选择器类似(几近相同)

1.常规选择器

依据标签、ID和样式来进行选择

2.进阶选择器

除常规选择器外,还有一些进阶和高级的选择器方便我们更精准的选择元素

3.高级选择器

父子兄弟等继承关系中进行高级选择

后代选择为子、孙、重孙等只要是后代都可以

自选择器,只有选择儿子


jQuery 提供的方法 find()、next()、nextAll()、parent和 children()运行速度要快于使用高级选择器. 因为他们实现的算法有所不同, 高级选择器是通过解析字符串来获取节点对
象,而 jQuery 提供的方法一般都是单个选择器,是可以直接获取的。但这种快慢的差异,对于客户端脚本来说没有太大的实用性, 并且速度的差异还要取决了浏览器和选择的元素内容


【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)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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