jQuery源码分析(版本1.6.1)___构造jQuery对象-Sizzle工作原理

本文深入分析了Sizzle源码中的选择器工作流程,包括块分割、查找、过滤等关键步骤,详细解释了每个阶段的实现原理及具体操作。

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在分析Sizzle源码之前,先整理一下选择器的工作原理

先明确一些选择器中用到的名词,后边阅读时不会有歧义:

选择器表达式: "div > p"
块表达式: "div" "p"
并列选择器表达式: "div, p"
块分割器: Sizzle中的chunker正则,对选择器表达式从左向右分割出一个个块表达式
查找器: 对块表达式进行查找,找到的DOM元素数组叫候选集
过滤器: 对块表达式和候选集进行过滤
关系过滤器 对块表达式之间的关系进行过滤,共有四种关系:"+" 紧挨着的兄弟关系;">" 父子关系;"" 祖先关系;"~" 之后的所有兄弟关系
候选集: 查找器的结果,待过滤器进行过滤
映射集: 候选集的副本,过滤器和关系过滤器对映射集进行过滤

工作流程:

1. 使用块分割器对选择器表达式进行分割,从左向右
   如果遇到用逗号","分割的并列选择器表达式,只分割至第一个逗号前边的选择器表达式1,将剩余部分记录下来

2. 对最后一个块表达式进行查找Sizzle.find,结果放入候选集set,并将块表达式中匹配的字符串部分删除
   查找器Sizzle.find从正则集Expr.match获取对应的正则表达式,对块表达式进行匹配,匹配成功则从查找函数集Expr.find获取对应的查找函数执行
   查找顺序定义在Expr.order中,依次是:ID CLASS NAME TAG,查找时CLASS需要浏览器支持getElementsByClassName
   Expr.match中设定了ID CLASS NAME ATTR TAG CHILD POS PSEUDO的正则匹配表达式

3. 如果最后一个块表达式不为空(字符串),过滤器Sizzle.filter对set进行过滤
   过滤器Sizzle.filter仅对单个块表达式起作用,仅对候选集set中的元素起作用,检查候选集set中的元素满足剩余的块表达式
   在过滤器Sizzle.filter的过滤过程中,不符合条件的被设置为false,符合条件的不做修改
   过滤时从正则集Expr.leftMatch获取对应的正则表达式,对块表达式进行匹配,匹配成功则从Expr.filter获取对应的过滤函数执行
   Expr.leftMatch定义了与Expr.match同样数量的正则表达式:ID CLASS NAME ATTR TAG CHILD POS PSEUDO
   过滤函数集Expr.filter定义了PSEUDO CHILD ID TAG CLASS ATTR POS的过滤函数
   过滤器Sizzle.filter进行过滤之前,会先调用预过滤器Expr.preFilter对过滤所需的参数进行修正,但是CLASS是个例外
   在CLASS进行预过滤时做了优化,直接将匹配class的元素作为候选集返回,缩小过滤范围,缩小候选集范围
   将以上查找和过滤得到候选集set复制,放入映射集checkSet,后边的过滤操作在checkSet上进行
   对最后一个块表达式的查找和过滤到这里结束,得到一个候选集set和映射集checkSet

4. 在映射集checkSet上将剩余的块表达式从右向左进行过滤,根据与前一个块表达式的关系,从关系过滤器集Expr.relative中获取对应的函数执行关系过滤
   在关系过滤器Expr.relative的过滤过程中,不符合条件的被设置为false,符合条件的则被设置为父元素、祖先元素、兄长元素
   元素之间的关系共有四种:"+" 紧挨着的兄弟关系;">" 父子关系;"" 祖先关系;"~" 之后的所有兄弟关系
   在关系过滤器Expr.relative的过滤过程中,如果遇到块表达式是标签TAG的情况,则直接比较标签类型nodeName是否相等
   如果不是标签TAG的情况,则会调用过滤器Sizzle.filter进行过滤,过滤过程见第3步
   从右向左过滤,直到所有块表达式全部过滤完

5. 根据过滤后的映射集checkSet,从候选集set中挑选最终的结果集,在映射集checkSet中
   如果是null、false,将被过滤
   如果不是Element(nodeType===1),将被过滤
   如果上下文不是Document而是某个Element,不是Element的子元素的,将被过滤

6. 如果存在并列表达式,重复1~5,并将得到的最终结果集合并、排序、去重
   如果仅有一个选择器表达式,没有并列选择器表达式,不需要排序
   
   以下过程不属于Sizzle,属于jQuery对Sizzle的扩展
   
7. 如果存在多个上下文,对每个上下文重复1~6
   多个上下文例子:$('div').find('div > p'),$('div')可能找到多个div
   其实第7步是jQuery选择器的入口,从第7步去调用1~6,调用时传入一个空的jQuery对象作为结果集
   默认以document为上下文:(context || rootjQuery).find( selector )

8. 将从多个上下文找到的结果集合并、去重,返回结果集

done!
内容概要:本文详细介绍了如何使用Matlab对地表水源热泵系统进行建模,并采用粒子群算法来优化每小时的制冷量和制热量。首先,文章解释了地表水源热泵的工作原理及其重要性,随后展示了如何设定基本参数并构建热泵机组的基础模型。接着,文章深入探讨了粒子群算法的具体实现步骤,包括参数设置、粒子初始化、适应度评估以及粒子位置和速度的更新规则。为了确保优化的有效性和实用性,文中还讨论了如何处理实际应用中的约束条件,如设备的最大能力和制冷/制热模式之间的互斥关系。此外,作者分享了一些实用技巧,例如引入混合优化方法以加快收敛速度,以及在目标函数中加入额外的惩罚项来减少不必要的模式切换。最终,通过对优化结果的可视化分析,验证了所提出的方法能够显著降低能耗并提高系统的运行效率。 适用人群:从事暖通空调系统设计、优化及相关领域的工程师和技术人员,尤其是那些希望深入了解地表水源热泵系统特性和优化方法的专业人士。 使用场景及目标:适用于需要对地表水源热泵系统进行精确建模和优化的情景,旨在找到既满足建筑负荷需求又能使机组运行在最高效率点的制冷/制热量组合。主要目标是在保证室内舒适度的前提下,最大限度地节约能源并延长设备使用寿命。 其他说明:文中提供的Matlab代码片段可以帮助读者更好地理解和复现整个建模和优化过程。同时,作者强调了在实际工程项目中灵活调整相关参数的重要性,以便获得更好的优化效果。
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