jQuery与prototype的比较

jQuery与Prototype对比
本文对比了jQuery与Prototype这两个流行的JavaScript库。从语法、选择器、DOM操作等方面进行了详细比较,并探讨了两者在类创建、冲突解决、效果处理及位置范围等功能上的差异。
jQuery与prototype的比较
 
        
                

     主要区别

Prototype

jQuery

Extends the DOM and core javascript objects.是在javascript核心上做文章,模拟传统的OO编程,选择器返回的对象是DOM对象。

全新的封装;

选择器选取的对象是jQuery对象。

提供一系列的实用函数

 

 

                
 

            Differences in Native Support

Prototype

jQuery

Class creation

No conflict($)

Try. These

Effects

Position, Range

 

 

 

 

               Syntax Comparison

Prototype

jQuery

Dollar变量

prototype uses $ for id based selection

jQuery $= CSS based selector(=$$ in Prototype).

$(‘speech1’).show();

$(‘#speech1’).show();

CSS based Selectors

$$ or Element.getElementsBySelector(selector)

$

$$(‘.dialog’).invoke(‘show’);

$(‘.dialog’).show();

DOM Ready Event

Event.observe(window,’load’,function(){});

$(document).ready(function{});

$$(‘.dialog’).invoke(‘show’);

$(‘.dialog’).show();

DOM Manipulation

Insertion class:

After,Before,Bottom,Top,update

after,before,append,prepend,html.

Element Classes

addClassName,removeClassName,

toggleClassName,hasClassName

addClass,removeClass,toggleClass,is

Elements

Event class:observe,stopObserving

Bind,unbind,同时支持.click,.dbclick,等等

Ajax

New Ajax.Request(url,[,option])

$.ajax(options) //url inclued in options

Method Comparison

oncreate(),

onSuccess(),

onException(),

onComplete()

beforeSend(),

success(),

error(),

complete()

Plugins/Extensions

Element.addMethods({myPlugin:function

(element,args){return element;}});

jQuery.fn.myPlugin = function(args)

{return this;};

Brower Detection

Prototype.Browser.IE,

jQuery.browser.msie

其他资源

API:

prototypejs.org/api

Tutorials:

prototypejs.org/learn

API:

docs.jquery.com/core

Tutorials:

docs.jquery.com/Tutorials

 

 

 

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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