AJAX的刷新和前进后退问题解决

本文介绍如何利用页面地址中的hash特性解决AJAX请求在刷新后返回初始状态及无法使用浏览器前进后退按钮的问题。通过监听hash变化并保存AJAX状态,实现页面状态的持久化。

具体请点击:http://www.verydemo.com/demo_c107_i17665.html

使用AJAX开发分页功能的时候,用户跳转到第5页,但是 刷新以后又显示第一页了,能不能 刷新后还显示第5页?还有能不能用浏览器的 前进后退按钮来浏览AJAX历次的变化。

因为Javascript对dom的操作是不持久化的, 刷新后就恢复原状,而且也不保存历史记录,也就无法 前进后退来查看历史了。但是可以采用“地址栏加hash”技术来 解决

地址栏中敲入“页面地址#aaa”就表示跳转到“页面地址 ”的“aaa”这个页内锚点(英文叫做hash)。只要改变“aaa”这个锚点内容,浏览器就认为URL变化,也就会放入浏览历史,这样 前进后退问题解决了。我们只要把不同的AJAX状态通过不同的hash写到地址栏就可以了,当页面加载的时候检测是否有hash值,有的话就读取hash进行相应的ajax还原操作。

location.hash可以取到或者设置hash的值,当hash改变的时候window.onhashchange事件会被触发,但是页面加载的时候哪怕有hash值,onhashchange事件也不会触发,因此需要在onload事件中也读取hash进行同样的处理,保证 刷新页面也能恢复ajax的页面显示。

下面是例子代码,为了简单的突出 问题,这里没有使用ajax,只是通过dom来修改页面状态。点击文本框,文本框的内容会加1(注意观察地址栏), 刷新页面后值也还是增加后的值,而且页面可以 前进后退
代码如下:
<!DOCTYPE html>
 
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
 
<head>
 
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8"/>
 
    <title></title>
 
    <script src="jquery-1.4.1.js"></script>
 
    <script type="text/javascript">
 
        var processHash = function () {
 
            var hashStr = location.hash.replace("#", "");
 
            if (hashStr) $("#txt1").val(hashStr);
 
        }
 
        $(function () {
 
            $("#txt1").click(function () {
 
                var i = parseInt($("#txt1").val());
 
                i++;
 
                $("#txt1").text(i);
 
                location.hash = "#" + i;
 
            });
 
            window.onload = processHash;
 
            window.onhashchange = processHash;
 
        });
 
    </script>
 
</head>
 
<body>
 
    <input type="text" id="txt1" value="1" />
 
</body>
 
</html>
 


内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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