html 多个div滑动特效,如何实现多个div同时滚动(3个以上)

本文探讨了如何解决HTML中多个相同宽度的div实现同步横向滚动的问题。作者遇到滚动速度过快导致卡顿和内容抖动的挑战,并分享了一种通过监听鼠标坐标实现同步滚动的方法。此外,还提供了示例代码,展示了一个类似表格首列冻结效果的解决方案,利用flex布局和overflow属性来实现流畅的滚动效果。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

问题描述

有5个宽度相同的div纵向排列,都会有内容横向溢出。想要实现不论在某一div进行拖动,都能使得其他div能同步滚动。

尝试以及问题

有尝试过如下方法将div1的scrollLeft值与div0的scrollLeft绑定起来,依次绑定,div2和div1,div3和div2...最后将div4和div0的scrollLeft彼此绑定,初看是木有问题能够实现同步横向滚动,但是滚动速度过快就会出现卡顿,内容抖动的情况,自己总结了一下原因是因为每个div会循环刷新彼此的scrollLeft值

相关代码

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预期

五个div能够很顺滑的同步横向滚动

在度娘上找到一个说是根据鼠标的坐标获取鼠标哪一个div范围内,然后将该div的onscroll事件作为主事件去响应,然而这又有了一个新的问题就是,我这五个div是在一个大的div#parent里,该div#parent的样式属性overflow:auto,所以这样就加大了上述方法的难度。。。

诸位大侠有什么好的方法么orz

追答

感谢一楼的提醒,也是自己魔怔了,现整理示例代码如下:

纵向left-parent 跟随 right-parent滚动,横向right-parent自行横向滚动,此类效果可以用作类似于表格冻结表格首列的效果

无标题文档

.container {

display: flex;

justify-content: flex-start;

height: 600px;

overflow-y: scroll

}

.right-parent {

width: 400px;

overflow-x: scroll;

/* z-index: 999; */

}

.left-parent {

width: 200px;

overflow: hidden;

border-right: 2px solid #eeeeee

}

.son {

width: 800px;

height:200px;

}

.sub {

width: 200px;

height:200px;

}

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### 部署 Stable Diffusion 的准备工作 为了成功部署 Stable Diffusion,在本地环境中需完成几个关键准备事项。确保安装了 Python 和 Git 工具,因为这些对于获取源码和管理依赖项至关重要。 #### 安装必要的软件包和支持库 建议创建一个新的虚拟环境来隔离项目的依赖关系。这可以通过 Anaconda 或者 venv 实现: ```bash conda create -n sd python=3.9 conda activate sd ``` 或者使用 `venv`: ```bash python -m venv sd-env source sd-env/bin/activate # Unix or macOS sd-env\Scripts\activate # Windows ``` ### 下载预训练模型 Stable Diffusion 要求有预先训练好的模型权重文件以便能够正常工作。可以从官方资源或者其他可信赖的地方获得这些权重文件[^2]。 ### 获取并配置项目代码 接着要做的就是把最新的 Stable Diffusion WebUI 版本拉取下来。在命令行工具里执行如下指令可以实现这一点;这里假设目标路径为桌面下的特定位置[^3]: ```bash git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git ~/Desktop/stable-diffusion-webui cd ~/Desktop/stable-diffusion-webui ``` ### 设置 GPU 支持 (如果适用) 当打算利用 NVIDIA 显卡加速推理速度时,则需要确认 PyTorch 及 CUDA 是否已经正确设置好。下面这段简单的测试脚本可以帮助验证这一情况[^4]: ```python import torch print(f"Torch version: {torch.__version__}") if torch.cuda.is_available(): print("CUDA is available!") else: print("No CUDA detected.") ``` 一旦上述步骤都顺利完成之后,就可以按照具体文档中的指导进一步操作,比如调整参数、启动服务端口等等。整个过程中遇到任何疑问都可以查阅相关资料或社区支持寻求帮助。
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