98、HTML与JavaScript实战:节点树与可排序表格的创建

HTML与JavaScript实战:节点树与可排序表格的创建

1. 项目背景与目标

在网页开发中,我们常常需要处理文档节点和样式,以实现各种交互效果。本文将介绍两个项目案例,一个是创建文档节点树,另一个是设计可排序的统计表格。

1.1 案例一:创建文档节点树

Jorge Soto 拥有一个包含 JavaScript 教程、技巧和专业应用的网站 JSWorks。他正在进行一个关于文档节点创建和使用的多页教程,希望在描述文档节点树外观的网页中,展示基于文章内容的节点树,让访问者了解示例 HTML 片段的完整节点树结构。

1.2 案例二:设计可排序的统计表格

Walter Delacreaux 运营着一个体育统计博客和论坛 Sporting Abstract and Statistical Review。他希望在网站中添加可交互的统计表格,用户可以通过点击列标题对表格进行排序,还能切换不同球员类别的统计表格。

2. 案例一:创建文档节点树

2.1 准备工作

  1. 使用文本编辑器打开 tutorial.14\case2 文件夹中的 nodestxt.htm treetxt.js 文件。
  2. 在注释部分输入你的姓名和日期,然后将文件分别保存为 nodes.htm tree.js
  3. nodes.htm 文件中添加链接元素,连接到
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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