jQuery性能优化指南 [4]

本文介绍如何利用jQuery提高网页性能,包括使用子查询缓存选择器结果、限制直接DOM操作次数等方法。

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作者:Rlog 时间: 2009-05-26 文档类型:翻译 来自:Time Machine
[url]http://www.blueidea.com/tech/web/2009/6737.asp[/url]
为了方便大家学习和我以后的学习方便 真理了一下 (oo)(oo)(oo)(oo)

5.使用子查询
jQuery 允许我们对一个已包装的对象使用附加的选择器操作. 因为我们已经在保存了一个父级对象在变量里, 这样大大提高对其子元素的操作:

<div id=“content”>
<form method=“post” action=“/”>
<h2>Traffic Light</h2>
<ul id=“traffic_light”>
<li><input type=“radio” class=“on” name=“light” value=“red” /> Red</li>
<li><input type=“radio” class=“off” name=“light” value=“yellow” /> Yellow</li>
<li><input type=“radio” class=“off” name=“light” value=“green” /> Green</li>
</ul>
<input class=“button” id=“traffic_button” type=“submit” value=“Go” />
</form>
</div>
例如, 我们可以用子查询的方法来抓取到亮或不亮的灯, 并缓存起来以备后续操作.

var $traffic_light = $(‘#traffic_light’),
$active_light = $traffic_light.find(‘input.on’),
$inactive_lights = $traffic_light.find(‘input.off’);
提示: 你可以用逗号分隔的方法一次声明多个局部变量–节省字节数

6.对直接的DOM操作进行限制
这里的基本思想是在内存中建立你确实想要的东西,然后更新DOM 。这并不是一个jQuery最佳实践,但必须进行有效的JavaScript操作 。直接的DOM操作速度很慢。

例如,你想动态的创建一组列表元素, 千万不要这么做:

var top_100_list = [...], // 假设这里是100个独一无二的字符串
$mylist = $(‘#mylist’); // jQuery 选择到 <ul> 元素
for (var i=0, l=top_100_list.length; i<l; i++)
{
$mylist.append(‘<li>’ + top_100_list[i] + ‘</li>’);
}

我们应该将整套元素字符串在插入进dom中之前全部创建好:

var top_100_list = [...],
$mylist = $(‘#mylist’),
top_100_li = “”; // 这个变量将用来存储我们的列表元素
for (var i=0, l=top_100_list.length; i<l; i++)
{
top_100_li += ‘<li>’ + top_100_list[i] + ‘</li>’;
}
$mylist.html(top_100_li);

我们在插入之前将多个元素包裹进一个单独的父级节点会更快:

var top_100_list = [...],
$mylist = $(‘#mylist’),
top_100_ul = ‘<ul id=”#mylist”>’;
for (var i=0, l=top_100_list.length; i<l; i++)
{
top_100_ul += ‘<li>’ + top_100_list[i] + ‘</li>’;
}
top_100_ul += ‘</ul>’; //关闭无序列表
$mylist.replaceWith(top_100_ul);

如果你做了以上几条还是担心有性能问题,那么:

试试jquery的 clone() 方法, 它会创建一个节点树的副本, 它允许以”离线”的方式进行dom操作, 当你操作完成后再将其放回到节点树里.
使用 DOM DocumentFragments. 正如jQuery作者所言, 它的性能要明显优于直接的dom操作.
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内容概要:本文深入探讨了利用历史速度命令(HVC)增强仿射编队机动控制性能的方法。论文提出了HVC在仿射编队控制中的潜在价值,通过全面评估HVC对系统的影响,提出了易于测试的稳定性条件,并给出了延迟参数与跟踪误差关系的显式不等式。研究为两轮差动机器人(TWDRs)群提供了系统的协调编队机动控制方案,并通过9台TWDRs的仿真和实验验证了稳定性和综合性能改进。此外,文中还提供了详细的Python代码实现,涵盖仿射编队控制类、HVC增强、稳定性条件检查以及仿真实验。代码不仅实现了论文的核心思想,还扩展了邻居历史信息利用、动态拓扑优化和自适应控制等性能提升策略,更全面地反映了群体智能协作和性能优化思想。 适用人群:具备一定编程基础,对群体智能、机器人编队控制、时滞系统稳定性分析感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①理解HVC在仿射编队控制中的应用及其对系统性能的提升;②掌握仿射编队控制的具体实现方法,包括控制器设计、稳定性分析和仿真实验;③学习如何通过引入历史信息(如HVC)来优化群体智能系统的性能;④探索中性型时滞系统的稳定性条件及其在实际系统中的应用。 其他说明:此资源不仅提供了理论分析,还包括完整的Python代码实现,帮助读者从理论到实践全面掌握仿射编队控制技术。代码结构清晰,涵盖了从初始化配置、控制律设计到性能评估的各个环节,并提供了丰富的可视化工具,便于理解和分析系统性能。通过阅读和实践,读者可以深入了解HVC增强仿射编队控制的工作原理及其实际应用效果。
内容概要:本文深入探讨了与液冷数据中心废热集成的跨临界压缩 CO₂储能系统(CCES)。研究构建了单级压缩(System-CP)和双级压缩(System-VP)两种系统,通过准动态模型分析其能量和㶲性能,并开发经济模型评估其经济性。研究结果显示,System-CP 和 System-VP 的往返效率分别为 64.67% 和 67.41%,储能密度分别为 0.24 和 0.26 kW·h/m³。对于 15 MW × 5 h 的储能容量,两种系统的总资本成本分别为 4.7784 亿和 4.3741 亿美元,投资回收期分别为 14.76 年和 12.39 年。此外,研究还揭示了关键参数如压力比、热源温度等对系统性能的影响,提出了优化建议和技术实现路径。 适合人群:从事能源管理、数据中心运营、储能技术研发的专业人员以及关注绿色能源和碳减排的研究者。 使用场景及目标:①评估液冷数据中心与跨临界 CO₂储能系统的集成方案;②优化数据中心废热利用效率;③分析不同压缩系统在储能密度、成本和效率方面的差异;④探索系统集成的经济性和技术可行性。 其他说明:该研究不仅提供了详细的热力学和经济性分析,还通过实证数据验证了系统的技术经济可行性,为绿色数据中心的建设提供了量化决策依据。文中还讨论了未来的研究方向,如低温差高效热泵材料、自适应压力容器设计等,旨在进一步提升系统的性能和经济性。
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