使用 Dojo 的 Ajax 应用开发进阶教程,第 2 部分: 深入理解 CSS(4)

本文详细解释了CSS层叠顺序的原理,包括不同选择器优先级的比较以及规则位置对优先级的影响,并通过实例展示了如何解决样式冲突。

原文:http://www.verydemo.com/demo_c104_i30051.html

  如果按照上面的优先级顺序来判断,规则的优先级相同的话(即所用的选择器类别相同,同类选择器的数量也相同),则需要进一步根据规则所在的位置来判断。

  根据规则所在位置的优先级顺序

  对于规则所在的不同位置,可以按照优先级从高到低排列如下:

  在 HTML 文档的 head元素中的 style元素中定义的规则。

....................................................................

  通过 link元素引入的样式表中定义的规则。

  在 link元素引入的样式表中,再通过 @import语句引入的样式表中定义的规则。

  最终用户提供的样式表中定义的规则。

  浏览器默认提供的规则。

  如果规则所在的位置相同的话,出现在样式表后面的规则的优先级更高。

  通过这样的两套规则机制,就保证了浏览器可以解决互相冲突的规则的优先级问题。下面通过一个示例来具体说明层叠顺序的机制。

  层叠顺序示例

  演示层叠顺序的示例所使用的 HTML 和 CSS 如 代码清单 1所示。

清单 1. 层叠顺序示例

 <style> 
  * { color : black; } 
  p { color : gray; } 
  .p_red{ color : red; } 
  p.p_blue { color : red; } 
  #p1 { color : green; } 
  .p_blue { color : blue; } 
  .p_blue2 { color : blue !important;} 
 </style> 
 
 <body> 
  <p id="p1" class="p_red"> 示例文本 1</p> 
  <p class="p_red"> 示例文本 2</p> 
  <p class="p_blue"> 示例文本 3</p> 
  <p class="p_blue p_blue2"> 示例文本 4</p> 
 </body>

【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,并将其与遗传算法(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与改进中。
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