虚拟DOM(virtual DOM)

本文介绍了虚拟DOM的概念及其在Vue中的应用,通过render函数在内存中构建虚拟DOM,减少不必要的DOM操作,提升性能。同时展示了如何使用render函数创建复杂的UI组件。

虚拟DOM(virtual DOM)
相似问题:
1.什么是虚拟dom?
2.什么是render渲染函数
3.虚拟dom实现的原理
除了字符串模板,还可以使用render渲染函数来创建HTML,它更接近编译器
vue在使用render渲染函数在内存中生成与真实DOM相对应的数据结构,这个在内存中生成的结构称之为虚拟DOM.
render函数语法格式:render(createElement){ return createElement(标签名,[数据对象],子元素) }
createElement()函数返回一个对象, 就是虚拟DOM => vnode
示例1:

<div class="box">

</div>

<script>
    new Vue({
        el: '.box',
        data: {
            msg: 'hello vue'
        },
        render: function(createElement) {
            return createElement('h1', '一则头条')
        },
    })
</script>
示例2:
'    <style>
    .bg {
    background: #abcdef;
}
</style>
<div id="dome">
    <div>{{message}}</div>
</div>
<script>
new Vue({
    el: "#dome",
    data: {
        message: "hello world"
    },
    render(createElement) {
        return createElement(
            "ul",
            {
                class: { bg: true },
                style: { color: '#fff', textDecoration:"underline"},
                on: {
                    click: function(){
                        alert(1)
                    }
                }
            },
            [
                createElement("li", '苹果'),
                createElement("li", '香蕉'),
                createElement("li", this.message),
            ]
        );
    }
});
</script>'
4.虚拟dom的优点?
大量的操作DOM会影响性能,在更新数据后会重新渲染页面,这样造成在没有改变数据的地方也重新渲染DOM节点,这样就造成了很大程度上的资源浪费.
当数据发生变化时,能够智能地计算出重新渲染组件的最小代价并应用到DOM操作上.
![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20201107140957118.png#pic_center)

基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样统计,通过模拟系统元件的故障修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行可靠性分析关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
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