Vue3路由缓存模式下的onActivated与onDeactivated

有时候我们在切换路由时不希望组件更新,希望组件可以缓存下来,维持当前的状态。这时候就需要用到keep-alive组件。

在使用keep-alive时,只有初次加载组件才会执行onMounted,但是有些情况下,比如页面切换时,当切换到指定页面或离开指定页面时,需要更新部分内容。考虑这种情景,Vue3为我们提供了两个特殊的生命周期,这两个生命周期只有在keep-alive模式下才可以使用。

onActivated

进入页面时会触发。当组件初次加载时会执行onMounted与onActivated,当从别的页面跳转到指定页面时,只有onActivated会被触发。

onActivated(() => {
  // 更新内容
})

onDeactivated

离开页面时会触发。当组件销毁时会执行onUnmounted与onDeactivated,当从别的页面切回指定页面时,只有onDeactivated会被触发。

onDeactivated(() => {
  // 更新内容
   console.log('别忘了对编辑好的数据进行保存')
})
### 最长下降子序列 O(nlogn) 算法实现解释 #### 一、算法原理 最长下降子序列(LDS, Longest Decreasing Subsequence),类似于最长上升子序列,可以通过动态规划加二分查找的方法,在O(n log n)的时间复杂度下解决。核心在于维护一个列表`d`,其中存储着可能成为最终LDS一部分的最小结尾元素。每当遇到一个新的数时,如果它小于`d`中的最后一个元素,则更新`d`;否则通过二分查找找到其应在位置并替换之。 #### 二、具体步骤说明 - 初始化一个空的结果数组 `f` 和变量 `len` 表示当前已知的最大长度。 - 遍历输入序列中的每一个数字: - 使用C++标准库函数`lower_bound()`寻找第一个大于等于该数字的位置。 - 如果此位置位于现有记录之外,则扩展结果集;反之则用新数值替代旧值以保持潜在解空间最优性。 上述过程确保了每次迭代都能维持住“尽可能短”的递减路径特性,从而使得最后得到的答案既满足条件又具有最大长度[^1]。 #### 三、代码实例 下面是采用 C++ 编写的完整程序: ```cpp #include <iostream> #include <vector> #include<algorithm> using namespace std; int main(){ int n; cin >> n; vector<int> nums(n+1), f(n+1); for(int i = 1; i <= n; ++i){ cin >> nums[i]; } int len = 0; f[++len] = nums[1]; for (int i = 2; i <= n; ++i) { // 寻找nums[i]应该放置的位置 auto pos = upper_bound(f + 1, f + len + 1, nums[i], greater<int>()) - f; if (pos == len + 1) { f[++len] = nums[i]; } else { f[pos] = nums[i]; } } cout << "Length of LDS is: " << len << "\n\n"; } ``` 这段代码实现了对给定整数序列求解其最长严格递减子序列的功能,并输出对应的长度。注意这里使用了`upper_bound`配合自定义比较器`greater<int>()`来适应于寻找降序排列下的插入点[^4]。
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