jQuery与其他库冲突的解决方法

本文介绍了在使用jQuery和其他JS库(如Prototype)时如何避免冲突。提供了多种解决方案,包括调整库加载顺序、使用jQuery.noConflict()等方法。

     在使用jQuery开发的时候,可能还会使用到其他的JS库,比如Prototype,但多库共存时可能会发生冲突;若是发生冲突后,可以通过以下几种方案进行解决:

 

     一、 jQuery库在其他库之前导入,直接使用jQuery(callback)方法如:

<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" />
<!--先导入jQuery -->
<script src="../../scripts/jquery-1.3.1.js" type="text/javascript"></script>
<!--后导入其他库 -->
<script src="prototype-1.6.0.3.js" type="text/javascript"></script>
</head>
<body>
<p id="pp">test---prototype</p>
<p >test---jQuery</p>

<script type="text/javascript">
jQuery(function(){   //直接使用 jQuery ,没有必要调用"jQuery.noConflict()"函数。
	jQuery("p").click(function(){      
		alert( jQuery(this).text() );
	});
});

$("pp").style.display = 'none'; //使用prototype
</script>
</body>
</html>

 

 二、 jQuery库在其他库之后导入,使用jQuery.noConflict()方法将变量$的控制权让渡给其他库,有以下几种方式:

<script type="text/javascript">
jQuery.noConflict();				//将变量$的控制权让渡给prototype.js
jQuery(function(){					//使用jQuery
	jQuery("p").click(function(){
		alert( jQuery(this).text() );
	});
});

$("pp").style.display = 'none';		//使用prototype
</script>

//代码二
<script type="text/javascript">
var $j = jQuery.noConflict();		//自定义一个比较短快捷方式
$j(function(){						//使用jQuery
	$j("p").click(function(){
		alert( $j(this).text() );
	});
});

$("pp").style.display = 'none';		//使用prototype
</script>

//代码三
<script type="text/javascript">
jQuery.noConflict();				//将变量$的控制权让渡给prototype.js
jQuery(function($){					//使用jQuery
	$("p").click(function(){		//继续使用 $ 方法
		alert( $(this).text() );
	});
});

$("pp").style.display = 'none';		//使用prototype
</script>

//代码四
<script type="text/javascript">
jQuery.noConflict();				//将变量$的控制权让渡给prototype.js
(function($){					//定义匿名函数并设置形参为$
	$(function(){				//匿名函数内部的$均为jQuery
		$("p").click(function(){	//继续使用 $ 方法
			alert($(this).text());
		});
	});
})(jQuery);					//执行匿名函数且传递实参jQuery

$("pp").style.display = 'none';		//使用prototype
</script>

 

 

    通过以上几方法就可以很好的去解决多库共存会发生冲突的问题了.

 

 

【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改进中。
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