JavaScript 表格排序

本文介绍了一种使用JavaScript实现的表格排序方法,并利用文档片段提高DOM操作效率。该方法通过对表格行进行排序并借助文档片段来批量更新DOM,从而减少浏览器重绘次数,提升用户体验。

重点学习代码片段的创建:

 

var fragment = document.createDocumentFragment();

 

function table_sort(tablename,index){

        // 获取table
        var table = document.getElementById(tablename);

        // 获取table里的tBody
        var tbody = table.tBodies[0];
        // 获取rows
        var rows = tbody.rows;
        var array = new Array();
        // 将row写到数组中,其实写的是指针,都指向tBody中的row
        for (var i = 0;i<rows.length; i++) {
            array[i] = rows[i];
        }
        // 对数组进行排序,只是排指针而已
        array.sort(compareTRs(index));
       
        // 创建一个文档片段
        var fragment = document.createDocumentFragment();
        // 将数据中的row一行行添加到文档片段当中,同时row也被删除
        for (var j = 0; j < array.length; j ++) {
            fragment.appendChild( array[j] );
        }
        // 将文档片段重新加到table中
        table.appendChild(fragment);
    }


        //这里通过一个函数返回另一个函数对象,参考的是精通javascript编程一书中的方式,但在Ubuntu中的Firefox中无法//正常使用
    // 很奇怪这里不进行第二次排序了,如果要写的话应该重写排序函数
    function compareTRs(iCol){
        return function compares(tr1,tr2){
            var oValue1 = tr1.cells[iCol].firstChild.nodeValue;
            var oValue2 = tr2.cells[iCol].firstChild.nodeValue;
            return oValue1.localeCompare(oValue2);
        }
    }

 

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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