郁闷的1px - IE6绝对定位的神奇bug

本文详细探讨了在IE6及其以下版本中,当外层元素使用relative定位且尺寸为奇数,内层absolute定位元素使用bottom/right属性时,出现的1px定位偏差问题。通过对比不同情况下代码实现的效果,揭示了这一奇特现象的原因。

 

昨天做边框圆角的时候发现一个bug。

这个bug实际上出现在IE6以下版本的IE浏览器上。

 

出现情况在:

1.外层元素用position:relative定位,并且实际content宽/高为奇数;

2.内层元素使用position:absolute定位,并且使用了bottom/right定位。

 

仔细看下面两个情况有什么不同(要使用IE6以下浏览器,其他浏览器不会出现该bug):  

(1)
19px
38px
57px
神奇的1px
(2)
19px
38px
神奇的1px

 

这是使用的代码:

ContractedBlock.gifExpandedBlockStart.gifCode
<style type="text/css">
.wrapper 
{
    position
:relative;
    width
:201px;
    line-height
:19px; 
    background
:#000; 
    color
:#FFF;
}
.obj 
{
    position
:absolute; 
    right
:0px; 
    bottom
:0px; 
    border
:1px solid #F00;
}
</style>

(1)
<div class="wrapper">
    19px
<br>38px<br>57px
    
<div class="obj">神奇的1px</div>
</div>
(2)
<div class="wrapper">
    19px
<br>38px
    
<div class="obj">神奇的1px</div>
</div>

  

眼尖的你可能发现了,在(2)中内层div可以按预期的bottom定位定位到父元素的最底部。而(1)中却出现了bottom:1px的定位效果。

这就是所谓的 神奇的1px 了。

区别就在于(1)中父元素的高为19*3=57px,而(2)中父元素的高为19*2=38px,奇数与偶数的区别。

 

我们构造下面一个例子:

(3)
神奇的1px
(4)
神奇的1px

 

代码:

ContractedBlock.gifExpandedBlockStart.gifCode
<style type="text/css">
.obj 
{
    position
:absolute; 
    right
:0px; 
    bottom
:0px; 
    border
:1px solid #F00;
}
.wrapper1 
{
    position
:relative;
    width
:100px;
    height
:100px;
    background
:#000; 
    color
:#FFF;
}
.wrapper2 
{
    position
:relative;
    width
:101px;
    height
:101px;
    background
:#000; 
    color
:#FFF;
}
</style>

(3)
<div class="wrapper1">
    
<div class="obj">神奇的1px</div>
</div>
(4)
<div class="wrapper2">
    
<div class="obj">神奇的1px</div>
</div>

 

可以清楚地看到,(4)中的bottom和right定位都出现了类似的问题,而(3)中不会。(3)和(4)的区别就在于width和height的奇偶区别。

也就是说,当外层content高或宽(测试过padding对此没有影响)为奇数时,bottom和right的绝对定位会出现+1px的偏差。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/zhengchuyu/archive/2008/10/09/1306805.html

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【硕士论文复现】可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕“可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略研究”展开,旨在通过Matlab代码复现硕士论文中的核心模型与算法,探讨可再生能源(如风电、光伏)与大规模电动汽车接入电网后的协同优化调度方法。研究重点包括考虑需求侧响应的多时间尺度调度、电动汽车集群有序充电优化、源荷不确定性建模及鲁棒优化方法的应用。文中提供了完整的Matlab实现代码与仿真模型,涵盖从场景生成、数学建模到求解算法(如NSGA-III、粒子群优化、ADMM等)的全过程,帮助读者深入理解微电网与智能电网中的能量管理机制。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源、智能电网、电动汽车等领域技术研发的工程人员。; 使用场景及目标:①用于复现和验证硕士论文中的协同调度模型;②支撑科研工作中关于可再生能源消纳、电动汽车V2G调度、需求响应机制等课题的算法开发与仿真验证;③作为教学案例辅助讲授能源互联网中的优化调度理论与实践。; 阅读建议:建议结合文档提供的网盘资源下载完整代码,按照目录顺序逐步学习各模块实现,重点关注模型构建逻辑与优化算法的Matlab实现细节,并通过修改参数进行仿真实验以加深理解。
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