JavaScript设计模式(八)【适配器模式】

本文介绍了一个jQuery适配器的实现,用于在不同框架间进行事件绑定操作。通过适配器,可以使用统一的接口在原生JavaScript、jQuery或其他框架中添加事件监听器,实现了跨框架的事件处理。

jquery适配器

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>jquery适配器</title>
</head>
<body>
<script>
    //定义框架
    var A = A || {};
    //通过id获取元素
    A.g = function(id) {
        return document.getElementById(id);
    }
    //为元素绑定事件
    A.on = function(id, type, fn) {
        //如果传递参数是字符串,则以id处理,否则以元素对象处理
        var dom = typeof id === 'String' ? this.g(id) : id;
        //标准DOM2级添加事件方式、
        if (dom.addEventListener) {
            dom.addEventListener();
        }
    }
</script>
</body>
</html>

适配异类框架

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>适配异类框架</title>
</head>
<body>
<script>
    //定义框架
    var A = A || {};
    //通过id获取元素
    A.g = function(id) {
        return document.getElementById(id);
    }

    //为元素绑定事件
    A.on = function(id, type, fn) {
        //如果传递参数是字符串则以id处理,否则以元素对象处理
        var dom = typeof id === 'string' ? this.g(id) : id;
        //标准DOM2级添加事件方式
        if (dom.addEventListener) {
            dom.addEventListener(type, fn, false);
        }
        //IE DOM2级添加事件方式
        else if (dom.attachEvent) {
            dom.attachEvent('on' + type, fn);
        } //简易添加事件方式
        else {
            dom['on' + type] = fn;
        }
    }

    window.onload = function() {
        A.on('myButton',
            'click',
            function() {
                console.log('点击了!');
            });
    };

    //适配器
    A.g = function(id) {
        //通过jQuery获取Jquery对象,然后返回第一个成员
        return $(id).get(0);
    }

    A.on = function(id, type, fn) {
        //如果穿递的参数是字符串,则以id处理,否则以元素对象处理
        var dom = typeof id === 'string' ? $('#' + id) : $(id);
        dom.on(type, fn);
    }
</script>

<button id="myButton">点击我</button>
</body>
</html>
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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