JQuery小测试

本文介绍使用JQuery进行DOM元素的选择与动态创建的方法。包括通过不同选择器获取特定元素,如div内的p标签及特定类名的元素;演示如何创建新的div与输入按钮,并绑定点击事件。
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<html>
  <head>
    
    <title>JQuery测试页面</title>
    <script type="text/javascript" src="js/jquery-1.4.3.js"></script>
    <script type="text/javascript">
    	function testP()
    	{
    		//获取div中的p对象
    		$("div > p").each(function(i){alert("获取div中的p对象\n" + $(this).text());});
    		//获取div中class名称是pp的对象,包含span对象
    		$("div > .pp").each(function(i){alert("获取div中class名称是pp的对象,包含span对象\n" + $(this).text());});
    		//获取全文中class名称是pp的对象,包含p对象和span对象
    		$(".pp").each(function(i){alert("获取全文中class名称是pp的对象,包含p对象和span对象\n" + $(this).text());});
    		//获取div中p的class名称是pp的对象,不包含div中的span对象
    		$("div").find("p.pp").each(function(i){alert("获取div中p的class名称是pp的对象,不包含div中的span对象\n" + $(this).text());});
    	}
    	function createrDiv()
    	{
    		//创建一个层,层里面有两个P对象,把该层添加至body
    		$("<div id='create' style='border:solid 1px orange;'><p>十</p><p class='pp'>十一</p></div><br/>").appendTo("body");
    		//创建一个层,层里面有两个P对象,把该层添加至现有的层对象中的div对象
    		$("<div id='create' style='border:solid 1px orange;'><p>十</p><p class='pp'>十一</p></div><br/>").appendTo($("#div1 > div"));
    	}
    	function createInput()
    	{
    		//动态创建一个按钮
    		//需要注意的是第一个参数是完整的HTML标记,事件注册函数时不能加双引号
    		$("<input>",{
    			type:"button",
    			value:"动态创建的按钮",
    			click:function (){alert('这是动态创建的哟!');}
    		}).appendTo("body");
    	}
    </script>

  </head>
  

 

<body>
  	<input type="button" value="获取元素" onclick="testP();"/>&nbsp;&nbsp;<input type="button" value="创建一个层和按钮" onclick="createrDiv();createInput();"/>
    <p>一</p><br/>
    <div id="div1" style="border:solid 1px red;">
    	<p>二</p><br/>
    	<p>三</p><br/>
    	<p class="pp">五</p><br/>
    	<p class="pp">六</p><br/>
    	<div class="pp" style="border:solid 1px blue;">八</div><br/>
    </div><br/>
    <p>四</p><br/>
    <p class="pp">七</p><br/>
  </body>
</html>

 

【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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