DOM

本文详细介绍了DOM操作的基础知识,包括如何创建、插入、删除节点,以及如何处理文本节点和表格操作等高级技巧。此外还提供了兼容性解决方案和常用属性操作方法。
DOM
document是内存自动创建的,是dom的最低成对象
所有的标签都是元素节点,换行是文本节点,元素节点返回1,文本节点返回3,属性节点返回2
childNodes:获取所有的子节点
children:获取所有子元素中的元素节点
firstChild在IE里边获取到的是第一个元素节点,DOM浏览器里边获取到的是第一个子节点

处理兼容性问题
eg:var node = oul.firstElementChild || oul.firstChild
获取最后一个节点
eg:var oli = oul.lastElenmentChild;
获取前一个兄弟节点
eg:var node = oul.previousElenmentChild;
获取前一个兄弟节点
eg:var node = oul.nextElenmentChild;
获取父节点
eg:var node4 = oli1.parentNode;
获取到定位父级
eg:var node5 = odiv.offsetParent;
创建一个节点
eg:var oli2 = document.createElement("li");
oli2.innerHTML="test";
将创建好的节点放入dom树结构,默认添加在所有节点的最后
oul.appendChild(oli2);

找到对象,删除里边的子节点:removeChild

获取属性
获取div的属性:var attrArr odiv.attributes 注意获取的属性和元素设置的顺序相反
增加属性:setAttributes("","");
删除属性:removeAttributes("");
得到指定属性的值:getAttributes("");
确定一个已存在的元素时:可以。。。

文本节点操作
eg:创建一个文本节点,将文本节点加入到li中

找到节点添加
appendDate():默认将文本放在当前子节点后面
insertDate():增加文本放在指定的位置,第一个参数表示位置,第二个参数表示参数内容
deleteDAte():删除指定位置文本,第一个参数是位置,第二个参数表示长度
replaceDate():替换稳本,第一个参数表示位置,第二个表示长度,第三个参数表示内容3

表格操作
增加td:tr对象调用insertCell() 增加列:表格对象调用insertRow()
删除行:deleteRow()、deleteCell()
获取到所有行:table.rows //得到一个数组

替换节点:replaceNode() 第一个参数是新增的,后一个是要替换的
克隆节点:cloneNode(true/false) 深克隆true:克隆当前节点和其子节点 浅克隆false:只克隆节点

操作下拉框
var osel = document.getElementById("sel1");
第一种方法 //直接操作节点
osel.children
osel.children[i].selected == true
option被选中:option.selected==true
第二种方法 //new一个新的option
osel.options:得到所有的option
osel.options[0].text:获取option的text文本
osel.options[0].value:获取option的value
第三种方法 //selectedIndex获取被选中元素的下标
osel.options[osel.selectedIndex]
多选得到的是一个数组



内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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