javascript事件机制搞不清楚

本文探讨了JavaScript中事件流的概念,包括捕获阶段和冒泡阶段,并通过实例展示了不同事件监听器的触发顺序。此外,还介绍了如何使用特定的方法来阻止事件的传播。

两种,冒泡和捕获,不对是捕获和冒泡。

    document.body.addEventListener("click",function(){console.log("1")},true);
    document.body.addEventListener("click",function(){console.log("4")},false);
    document.querySelector("header").addEventListener("click",function(){console.log("2")},true);
    document.querySelector("header").addEventListener("click",function(){console.log("3")},false);

说明:

  1. 先不关注捕获还是冒泡。事件激活后是先进行捕获,然后把函数都进行注册,比如一个元素绑定了多个click事件。
  2. 然后判断addEventListener的第三个参数,ture表示捕获,false表示冒泡;
  3. 上面的body,header元素绑定了四个事件,ture优于false执行(两个都有,捕获事件优于冒泡),捕获是从body往header(从外到内,对于都是true而言),冒泡是从header往body(从里到外,对于都是false而言)
  4. 阻止捕获或者冒泡,抛开这两个东西,也就是阻止事件传播。打开chrome控制台,执行console.dir(window.Event.prototype),关注里面的四个方法initEvent、preventDefault、stopImmediatePropagation、stopPropagation,第一个初始化事件方法,第二个阻止默认行为,第三个百度一下,第四个stop:停止,propagation:传播。
  5. target、currenttarget,判定当前元素,绑或解或跳过
【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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