IE模拟W3C事件模型的困难之处

本文讨论了使用JavaScript模拟DOM事件的capture阶段所面临的挑战。详细解释了事件触发顺序、取消冒泡及传播等复杂问题。
原帖出自 [url]http://www.iteye.com/topic/87329[/url] 的讨论。

[quote="legend"]我估计楼主是要在IE里模拟 capture,以楼主的 js 功力,模拟 capture 是轻而易举的![/quote]

模拟capture并非不可能,但是非常的麻烦。不是有js功力就一定可以搞定的。

比如,capture必须保持与bubble一个合理的触发顺序,你必须保证一个事件在dom树上完成所有注册的capture事件,然后再bubble。这点就非常头大了。例如我在div上capture一个click事件,我可以实际上先attach一个,但是我要保证在这个div上bubble的事件函数必须在capture的事件函数完成后再执行,这意味着普通的bubble事件函数也不能直接attach进去(否则无法保证执行顺序)。

进一步,如果我又在div的一个子元素span上capture一个click事件,那么同样的处理,但是我要保证先去触发外层div上的capture事件函数,然后是span上的capture事件函数,然后再是span上的bubble事件函数。问题是你还必须处理当click事件被bubble到div上后,不能把已经执行过的div上的capture事件再执行一遍!

好了,这只是基本的,再考虑一下cancel bubble,考虑一下stop propagation,考虑一下mousedown,click,mouseup,dblclick的事件顺序……
【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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