javascript同时触发多个keydown事件使浮动元素移动

JS实现两个键盘按键同时触发的事件 做为《JS的事件处理详解》中的一个进阶练习,这一节实现两个键盘按键一起按下的时候,JS能同时响应,而不只是后按下的那个。 改进前 改进前代码如下 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8" /> <script src="js/test.js" type="text/javascript" charset="utf-8"></script> <title&g 阅读详情

之前在写坦克大战时就遇到一个问题,在移动坦克的同时还要发射炮弹。这个时候如果使用onkeydow事件的话,就会在发射炮弹时停止移动,没法同时触发两个keydown事件,为了解决这个问题,我通过在声明多个对象来记录按键的状态。

以移动为例子,假如要通过方向来移动某个在浏览器上的元素,首先给这个元素浮动(在使用canvas画布之类的可以使用里面的API改变元素的位置,这里通过将元素浮动来举例子)

<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>move</title>
    <style>
        #move {
            position: fixed;
            top: 0px;
            left: 0px;
        }
    </style>
</head>

<body>
    <div id="move">移动元素</div>
</body>

这样元素的html和css就写好了,接下来来写js部分,为了得到各个方向按键对应的键码,我们用下面的代码在控制台打印出对应的键码。

window.onkeydown=function(event){
    console.log(event.keyCode);
}
//上:38   下:40   左:37  右:39

然后用下面的代码移动元素,当按下对应按键的时候,元素每次移动1px。

var move = document.getElementById('move');
    window.onkeydown = function(event) {
        if (event.keyCode == 38) { //上
            move.style.top = parseInt(window.getComputedStyle(move, null).top) - 1 + "px";
        }
        if (event.keyCode == 40) { //下
            move.style.top = parseInt(window.getComputedStyle(move, null).top) + 1 + "px";
        }
        if (event.keyCode == 37) { //左
            move.style.left = parseInt(window.getComputedStyle(move, null).left) - 1 + "px";
        }
        if (event.keyCode == 39) { //右
            move.style.left = parseInt(window.getComputedStyle(move, null).left) + 1 + "px";
        }
    }

但是这个时候我们就会发现,没法同时触发两个方向,即没法斜向移动,而且在改变方向时还会有明显的停顿,为了解决这个问题,我写了个对象来储存按键的状态。

var codeType = {
        "up": false,
        "down": false,
        "left": false,
        "right": false
    }

我的思路是这样的,为每个方向设置状态,初始为false,通过keydown事件将其变为true,当状态为true时,执行对应方向的移动,同时要通过keyup事件使其变回false,否则其会不停地移动。将移动地方法放在一个计时器里,就能实现元素的斜向移动了。完整代码如下:

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">

<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Document</title>
    <style>
        #move {
            position: fixed;
            top: 0px;
            left: 0px;
        }
    </style>
</head>

<body>
    <div id="move">移动元素</div>
</body>
<script>
    var move = document.getElementById('move');
    var codeType = {
        "up": false,
        "down": false,
        "left": false,
        "right": false
    }
    setInterval(Move, 40);
    window.onkeydown = function(event) {
        if (event.keyCode == 38) { //上
            codeType.up = true;
        }
        if (event.keyCode == 40) { //下
            codeType.down = true;
        }
        if (event.keyCode == 37) { //左
            codeType.left = true;
        }
        if (event.keyCode == 39) { //右
            codeType.right = true;
        }
    }
    window.onkeyup = function(event) {
        if (event.keyCode == 38) { //上
            codeType.up = false;
        }
        if (event.keyCode == 40) { //下
            codeType.down = false;
        }
        if (event.keyCode == 37) { //左
            codeType.left = false;
        }
        if (event.keyCode == 39) { //右
            codeType.right = false;
        }
    }

    function Move() {
        if (codeType.up) { //上
            move.style.top = parseInt(window.getComputedStyle(move, null).top) - 1 + "px";
        }
        if (codeType.down) { //下
            move.style.top = parseInt(window.getComputedStyle(move, null).top) + 1 + "px";
        }
        if (codeType.left) { //左
            move.style.left = parseInt(window.getComputedStyle(move, null).left) - 1 + "px";
        }
        if (codeType.right) { //右
            move.style.left = parseInt(window.getComputedStyle(move, null).left) + 1 + "px";
        }
    }
</script>

</html>

 

JavaScript中常用的事件及处理 与change事件不同,input事件在元素的值发生变化后立即发生,而change事件在元素失去焦点时才发生‌。这些事件包括keydown、和keyup和keypress,它们分别在用户按下、释放键盘按键时触发,用于执行特定的操作或功能。某个键时触发,过去用于捕获字符键,但现代浏览器中已不推荐使用,因为它不区分大小写和修饰键‌(不包括功能键如Ctrl、Shift等)。某个键时触发,如果按住不放会重复触发。与input事件不同,change事件只在元素失去焦点时触发一次,即使值在失去焦点前发生了多次变化‌。 阅读详情

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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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JS常见事件

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