jquery判断checkbox(复选框)是否被选中的代码

$("input[name='versioncb']:checkbox").each(function () { 
if ($(this).attr("checked")) { 
$("#versiondiv").css('display','block');
}else{
$("#versiondiv").css('display','none');
} 
})

1:判断radio

var selected = $('input[name=selectid:checked]').val();//若未被选中 则val() = null 
if(selected == null){ 
alert("未选中!"); 
}else{ 
alert("选中!"); 
} 
2:判断checkbox
代码如下:
var n = $("input:checked").length; 
if(n==0){ 
alert("未选中!"); 
}else{ 
alert("选中!"); 
} 
$("div").text(n + (n <= 1 ? " is" : " are") + " checked!"); 
3:checkbox数组全选、取消全选 
$("#selAll").click(function(){ 
$("input[name='cbox[]']").attr("checked",$(this).attr("checked")); 
});

http://www.jb51.net/article/25040.htm

 

//是否被选中验证有选中的return true,否return false

function mycheckbox() { 
var falg = 0; 
$("input[name='soft[]']:checkbox").each(function () { 
if ($(this).attr("checked")) { 
falg += 1; 
} 
}) 
if (falg > 0) 
return true; 
else 
return false; 
} 
 

这是一个比较不错的方法,收藏了。
下面这个函数是对上面的补充:
复制代码
代码如下:

本来就是这种写法啊。jq1.42的写法。
其次,建议你的逻辑处理
function mycheckbox() { 
var falg = 0; 
$("input[name='soft[]']:checkbox").each(function () { 
if ($(this).attr("checked")) { 
falg =1; 
return false; 
} 
}) 
if (falg > 0) 
return true; 
else 
return false; 
}
下面是简单的判断
jquery核心判断语句判断语句

if($('input:checkbox').attr("checked")==true) 
谁都知道 在html 如果一个复选框被选中 是 checked="checked"。
但是我们如果用jquery alert($("#id").attr("checked")) 会提示您是true而不是checked
所以很多朋友判断 if($("#id").attr("checked")=="true") 这个是错误的,其实应该是 if($("#id").attr("checked")==true)

例子里面包括了一下几个功能。
<input type="button" id="btn1" value="全选"> 
<input type="button" id="btn2" value="取消全选"> 
<input type="button" id="btn3" value="选中所有奇数"> 
<input type="button" id="btn4" value="反选"> 
<input type="button" id="btn5" value="获得选中的所有值"> 
 
代码

复制代码
代码如下:
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.0 Transitional//EN"> 
<HTML> 
<HEAD> 
<TITLE> New Document </TITLE> 
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" /> 
<SCRIPT LANGUAGE="JavaScript" src="http://www.cnjquery.com/demo/jquery.js"></script > 
<SCRIPT LANGUAGE="JavaScript"> 
<!-- 
$("document").ready(function(){ 
$("#btn1").click(function(){ 
$("[name='checkbox']").attr("checked",'true');//全选 
}) 
$("#btn2").click(function(){ 
$("[name='checkbox']").removeAttr("checked");//取消全选 
}) 
$("#btn3").click(function(){ 
$("[name='checkbox']:even").attr("checked",'true');//选中所有奇数 
}) 
$("#btn4").click(function(){ 
$("[name='checkbox']").each(function(){ 

if($(this).attr("checked")) 
{ 
$(this).removeAttr("checked"); 
} 
else 
{ 
$(this).attr("checked",'true'); 
} 
}) 
}) 
$("#btn5").click(function(){ 
var str=""; 
$("[name='checkbox'][checked]").each(function(){ 
str+=$(this).val()+""r"n"; 
//alert($(this).val()); 
}) 
alert(str); 
}) 
}) 
//--> 
</SCRIPT> 
</HEAD> 
<BODY> 
<form name="form1" method="post" action=""> 
<input type="button" id="btn1" value="全选"> 
<input type="button" id="btn2" value="取消全选"> 
<input type="button" id="btn3" value="选中所有奇数"> 
<input type="button" id="btn4" value="反选"> 
<input type="button" id="btn5" value="获得选中的所有值"> 
<br> 
<input type="checkbox" name="checkbox" value="checkbox1"> 
checkbox1 
<input type="checkbox" name="checkbox" value="checkbox2"> 
checkbox2 
<input type="checkbox" name="checkbox" value="checkbox3"> 
checkbox3 
<input type="checkbox" name="checkbox" value="checkbox4"> 
checkbox4 
<input type="checkbox" name="checkbox" value="checkbox5"> 
checkbox5 
<input type="checkbox" name="checkbox" value="checkbox6"> 
checkbox6 
<input type="checkbox" name="checkbox" value="checkbox7"> 
checkbox7 
<input type="checkbox" name="checkbox" value="checkbox8"> 
checkbox8 
</form> 
代码如下:
/************单个checkbox全选************************/
function clickCheckbox() { 
if($("#checkPathAll").attr("checked")) 
{ 
$("input[name='checkPath']").each(function() { 
$(this).attr("checked", true); 
}); 
} 
else 
{ 
$("input[name='checkPath']").each(function() { 
$(this).attr("checked", false); 
}); 
} 
}
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. 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% Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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