如何讲清楚函数节流?

什么是节流?
幼儿园所有的小朋友每天都要做3件事:
吃饭、睡觉、打豆豆。
只有一个小朋友例外,他的名字叫豆豆。
后来,有一位善良勇敢的小朋友站出来说:
你们不能这样打他了,这么打下去,会把他打死的
那我们以后就只能吃饭睡觉了!!
所以从现在开始,我们每隔72小时,只能打1次豆豆
于是大家都纷纷表示赞同并流出了感动的泪水
豆豆挨打的频率被降低了,这就叫节流。
豆豆挨打的频率被降低了,这就叫节流。
一般情况下,当网页向下滑动的距离越来越长的时候

在右下角会出现一个回到顶部的按钮。

它的实现非常的简单

window.onscroll = functiion(){
     if(页面滚动距离 > 800) 显示按钮
     else 隐藏按钮
}

然而你很快就发现了这段程序的逻辑问题

那就是,scroll这种滚动事件的触发频率是非常高的

只要在页面上稍微滚动一下

就会连续触发十几甚至二十几次事件

每一次我们都需要重新计算页面滚动距离,做判断,显示按钮等操作

显然我们对该事件的触发频率不需要那么高

200ms一次似乎已经足够了。

于是,我们开始动手写代码。

函数节流(未优化版本)

var lasttime = 0;
window.onscroll = function(){
   var now = new Date().getTime(); //每次触发事件获取当前时间
   if( now-lasttime > 200 ){ //若时间间隔大于了200ms 
       lasttime = now;  //执行代码,并重新计时
       //你的代码
   }
}

如果你仔细的阅读了上面的代码,依然不能理解节流原理

我还有张原理图给你看
在这里插入图片描述
总结:
用节流的方式,可以保证在一段时间内,只有第一次执行是生效的
直到超过了设定的时间段,才有机会执行下一次
大大的降低了原有函数的执行频率
顾名思义,函数节流。

回过头来,我们再看代码

var lasttime = 0; 
window.onscroll = function(){
   var now = new Date().getTime(); //每次触发事件获取当前时间
   if( now-lasttime > 200 ){ //若时间间隔大于了200ms 
       lasttime = now;  //执行代码,并重新计时
       //你的代码
   }
}

最后,参考函数防抖,再来做一点优化吧

window.onscroll = (function(){
   var lasttime = 0; 
   return function(){
       var now = new Date().getTime(); //每次触发事件获取当前时间
       if( now-lasttime > 200 ){ //若时间间隔大于了200ms
           lasttime = now;  //执行代码,并重新计时
           //你的代码
       }
   }
})()

关于函数节流的应用场景,给大家列举一下,仅供参考

  • DOM 元素的拖拽(mousemove)

  • 射击游戏在单位时间只能发射一颗子弹(mousedown/keydown)

  • Canvas 模拟画板功能(mousemove)

  • 懒加载,在滚动过程中判断是否需要加载图片(scroll)

  • 页面滚动到底部加载更多(scroll)

基于蒙特卡洛法的规模化电动车有序充放电及负荷预测(Python&Matlab实现)内容概要:本文围绕“基于蒙特卡洛法的规模化电动车有序充放电及负荷预测”展开,结合Python和Matlab编程实现,重点研究大规模电动汽车在电网中的充放电行为建模与负荷预测方法。通过蒙特卡洛模拟技术,对电动车用户的出行规律、充电需求、接入时间与电量消耗等不确定性因素进行统计建模,进而实现有序充放电策略的优化设计与未来负荷曲线的精准预测。文中提供了完整的算法流程与代码实现,涵盖数据采样、概率分布拟合、充电负荷聚合、场景仿真及结果可视化等关键环节,有效支撑电网侧对电动车负荷的科学管理与调度决策。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和编程能力(Python/Matlab),从事新能源、智能电网、交通电气化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究大规模电动车接入对配电网负荷特性的影响;②设计有序充电策略以平抑负荷波动;③实现基于概率模拟的短期或长期负荷预测;④为电网规划、储能配置与需求响应提供数据支持和技术方案。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例,逐步运行并理解蒙特卡洛模拟的实现逻辑,重点关注输入参数的概率分布设定与多场景仿真的聚合方法,同时可扩展加入分时电价、用户行为偏好等实际约束条件以提升模型实用性。
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