价格过滤条

本文介绍了一个简单的价格过滤条实现方案,使用JavaScript和jQuery操作DOM元素完成动态调整,并根据鼠标位置改变价格范围显示。该实现主要关注按钮的CSS定位,能够进行粗略的价格区间筛选。

写了一个价格过滤条:

重点是按钮的css定位要算好。

只能做粗略的过滤,分两种情况考虑,分别是左边按钮移动和右边按钮移动。

ie下貌似还有些问题,按钮释放有个bug。

function price_choose(){
	var left_d=0,left_x=0,right_d=0,right_x=0;
	var max = 10000;
	var min = 100;
	var s_b_left_width = $(".s_b_left").width();
	var slider_box_width = $(".slider_box").width();
	var scale = (max-min)/(slider_box_width - s_b_left_width);				
	$(".s_b_left").mousedown(function(event){
		left_d = event.screenX - $(this).css("left").replace(/px/,"");
	});
	$(".s_b_right").mousedown(function(event){
		right_d = event.screenX - $(this).css("left").replace(/px/,"");
	});
	$(".slider_box").mousemove(function(event) {
		if (left_d != "") {
			var left_x = event.screenX-left_d;
			$(".s_b_left").css("left",left_x + "px");
			if (left_x < 0) {
				left_x = 0;
				$(".s_b_left").css("left", "0px");							
			}
			var position_right = Number($(".s_b_right").css("left").replace(/px/, ""));
			if (left_x > position_right - s_b_left_width) {
				left_x = position_right - s_b_left_width;
				$(".s_b_left").css("left", left_x + "px");   
			}
			$(".min").text(min + Math.round(left_x * scale));
		}
		if (right_d != "") {
			var right_x = event.screenX-right_d;
			$(".s_b_right").css("left",right_x + "px");
			var position_left = Number($(".s_b_left").css("left").replace(/px/, ""));
			if (right_x < position_left + s_b_left_width) {
				$(".s_b_right").css("left", position_left + s_b_left_width + "px");
				
			}
			$(".max").text(Math.round($(".s_b_right").css("left").replace(/px/, "")*scale));
			if (right_x > slider_box_width - s_b_left_width) {
				$(".s_b_right").css("left", slider_box_width - s_b_left_width + "px");
				$(".max").text(max);
			}	
		}
		
	});
	$(".slider_box").mouseup(function(event) {
		left_d = "";
		right_d = "";
	});
}
 

jquery ui的价格过滤条实现的比较完美:

 

 

【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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