setState

setState(updater, [callback])

  • 参数1: updater: 更新数据 (函数/对象)
  • 参数2callback: 更新成功后的回调 FUNCTION
  changeName=()=>{
        this.setState({
          name: "大王"
        });
  }
  • 异步:react通常会集齐一批需要更新的组件,然后一次性更新来保证渲染的性能
  • 浅合并 Object.assign()

组件间通信

在 React.js 中,数据是从上自下流动(传递)的,也就是一个父组件可以把它的 state / props 通过 props 传递给它的子组件,但是子组件不能修改 props - React.js 是单向数据流,如果子组件需要修改父组件状态(数据),是通过回调函数方式来完成的。

  • 父级向子级通信 把数据添加子组件的属性中,然后子组件中从props属性中,获取父级传递过来的数据

父组件向子组件传参

render(){
    return (<div><Child 
                  name = {this.state.name}  //把数据添加子组件的属性中
                  changeName = {this.changeName}
                  >
                </Child></div>)
  }
//接收父组件的传参   
      let {name,changeName} = this.props
  • 子级向父级通信 在父级中定义相关的数据操作方法(或其他回调), 把该方法传递给子级,在子级中调用该方法父级传递消息

跨组件通信 context

React.createContext(defaultValue);{ Consumer, Provider } =
createContext(defaultValue)

  • Context.Provider 在父组件调用 Provider 传递数据
    value 要传递的数据
  • 接收数据
class.contextType = Context;
static contextType = Context;
this.context;
Context.Consumer <Consumer> {(props)=>{ console.log(props); return <div></div>
}} </Consumer>

注意在使用不熟练时,最好不要再项目中使用 context,context一般给第 三方库使用

组件的生命周期

所谓的生命周期就是指某个事物从开始到结束的各个阶段,当然在 React.js 中指的是组件从创建到销毁的过程,React.js 在这个过程中的不同阶段调用的函数,通过这些函数,我们可以更加精确的对组件进行控制,前面我们一直在使用的 render 函数其实就是组件生命周期渲染阶段执行的函数

在这里插入图片描述

生命周期函数详解

挂载阶段

constructor(props)
类的构造函数,也是组件初始化函数,一般情况下,我们会在这个阶段做一些初始化的工作

  • 1.初始化 state
  • 2.处理事件绑定函数的 this

类式组件中定义constructor,一定要接收props,调用super()进行继承

// constructor:构造函数
    constructor(props){
        super(props);
        this.state = {
            age:16,
            name: "王"
        }
        console.log("构造函数");
     }
  • static getDerivedStateFromProps(props, state)

    • props:父组件传递过来的参数
    • state:自身组件的参数

    该方法会在 render 方法之前调用,无论是挂载阶段还是更新阶段,它的存在只有一个目的:让组件在 props 变化时更新 state

static getDerivedStateFromProps(props, state){
        console.log("即将要挂载",props, state);
        return state;
      }
  • render()
    render 方法是 Class 组件必须实现的方法

  • componentDidMount()

    在组件挂载后(render 的内容插入 DOM 树中)调用。通常在这个阶段,我们可以:

    • 操作 DOM 节点
    • 发送请求
 //组件挂载完成
      componentDidMount(){
        console.log("组件挂载完成");
      }

更新阶段

父组件更新引起组件更新
  • static getDerivedStateFromProps(props, state)

  • shouldComponentUpdate(nextProps, nextState)

    发生在更新阶段,getDerivedStateFromProps 之后,render 之前,该函数会返回一个布尔值,决定了后续是否执行 render,首次渲染不会调用该函数

 // 组件的state或者props 改变
    shouldComponentUpdate(nextProps, nextState){
        console.log(1);
        // 注意这个返回值决定是否重新渲染DOM,true 重新渲染DOM 生命周期会继续向下走,
        // false不渲染DOM,更新结束
        return true; 
    }
  • componentWillUpdate()
 // 即将更新组件
    componentWillUpdate(nextProps, nextState){
        console.log("即将更新组件");
    }
  • getSnapshotBeforeUpdate(prevProps, prevState)

    该方法在 render() 之后,但是在输出到 DOM 之前执行,用来获取渲染之前的快照。当我们想在当前一次更新前获取上次的 DOM 状态,可以在这里进行处理,该函数的返回值将作参数传递给下个生命周期函数

  • componentDidUpdate

    该函数并不常用。

  • componentDidUpdate()

    该函数会在 DOM 更新后立即调用,首次渲染不会调用该方法。我们可以在这个函数中对渲染后的 DOM 进行操作

 // 完成渲染即将被挂载在DOM中, 这会已经生成了新的DOM节点了,    
    getSnapshotBeforeUpdate(prevProps, prevState){ 
        console.log("完成渲染即将被挂载在DOM中");
        return 11;// 不过还有修改文档,你可以在这里去获取更新之前的文档
    }
组件自身更新
  • shouldComponentUpdate()
  • componentWillUpdate()
  • render()
  • getSnapshotBeforeUpdate()
  • componentDidUpdate()

卸载阶段

  • componentWillUnmount()

    该方法会在组件卸载及销毁前调用,我们可以在这里做一些清理工作,如:组件内的定时器、未完成的请求等

componentWillUnmount(){
    console.log("组件即将卸载");
}
  • 错误处理
    当渲染过程,生命周期,或子组件的构造函数中抛出错误时,会调用如下方法

static getDerivedStateFromError()
componentDidCatch()

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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