函数节流

博客介绍了函数节流,在浏览器滚动、鼠标点击、键盘输入和窗口大小改变等连续触发事件场景中,连续执行回调函数会浪费资源甚至导致崩溃。函数节流利用定时器,避免函数短时间内连续调用。还以搜索功能为例,展示了未节流、基本节流和改进节流模式的情况。

(1)浏览器滚动事件scroll

  (2)  鼠标的点击事件 mouseup, mousedown,mousemove

  (3)  键盘的keyup, keydown, input事件

(4)window的resize事件

以上四个场景中,事件都是连续触发的,如果也连续执行相应的回调函数,不但浪费资源,而且没有意义,还有可能导致浏览器或者服务器崩溃。 

 

什么是函数节流

函数节流,简单地讲,就是让一个函数无法在很短的时间间隔内连续调用。第一次调用函数,创建一个定时器,在指定的时间间隔之后运行代码。当第二次调用该函数时,它会清除前一次的定时器并设置另一个。如果前一个定时器已经执行过了,这个操作就没有任何意义。然而,如果前一个定时器尚未执行,其实就是将其替换为一个新的定时器。目的是只有在执行函数的请求停止了一段时间之后才执行。

函数节流的原理

函数节流的原理挺简单的,那就是定时器。当我触发一个事件时,先setTimout让这个事件延迟一会再执行,如果在这个时间间隔内又触发了事件,那我们就clear掉原来的定时器,再用setTimeout设一个新的定时器延迟一会执行。

 例子场景:实现常见的搜索功能

1.没有使用函数节流的情况下,为input绑定keyup事件处理函数,在控制台输出我输入的内容。

 

HTMl:
    <input id="search" type="text" name="search">
JS:
    <script>
        function queryData(text){
            console.log("搜索:" + text);
        }
        var input = document.getElementById("search");
        input.addEventListener("keyup", function(event){ queryData(this.value);
        });
    </script>

测试结果:

 

 可以看出,这种情况下,每按下一个键盘键,就输出了一次。在性能上的消耗可想而知。

 2.使用基本的函数节流模式的情况

 

HTML:
    <input id="search" type="text" name="search">
JS:
    <script>
        function queryData(text){
            console.log("搜索:" + text);
        }
        var input = document.getElementById("search");
        input.addEventListener("keyup", function(event){
            throttle(queryData, null, 500, this.value);
            // queryData(this.value);
        });
        
        function throttle(fn,context,delay,text){
            clearTimeout(fn.timeoutId);
            fn.timeoutId = setTimeout(function(){
                fn.call(context,text);
            },delay);
        }
   </script>

 

 

问题就是,假如我不断地输入,输入了很多内容,但是我每两次之间的输入间隔都小于自己设置的delay值,那么,这个queryData搜索函数就一直得不到调用。

实际上,我们更希望的是,当达到某个时间值时,一定要执行一次这个搜索函数。所以,就有了函数节流的改进模式。

3.改进模式

HTML:
    <input id="search" type="text" name="search">
JS:
    <script>
        function queryData(text){
            console.log("搜索:" + text);
        }
        var input = document.getElementById("search");
        input.addEventListener("keyup", function(event){
            throttle(queryData, null, 500, this.value,1000);
            // throttle(queryData, null, 500, this.value);
            // queryData(this.value);
        });
        
        function throttle(fn,context,delay,text,mustApplyTime){
            clearTimeout(fn.timer);
            fn._cur=Date.now();  //记录当前时间

            if(!fn._start){      //若该函数是第一次调用,则直接设置_start,即开始时间,为_cur,即此刻的时间
                fn._start=fn._cur;
            }
            if(fn._cur-fn._start>mustApplyTime){ 
            //当前时间与上一次函数被执行的时间作差,与mustApplyTime比较,若大于,则必须执行一次函数,若小于,则重新设置计时器
                fn.call(context,text);
                fn._start=fn._cur;
            }else{
                fn.timer=setTimeout(function(){
                    fn.call(context,text);
                },delay);
            }
        }
   </script>

 

测试部分转载自:https://www.cnblogs.com/LuckyWinty/p/5949970.html

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/ceceliahappycoding/p/10567812.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)和数学优化概率(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、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和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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