jQuery选择的工作原理和优化2

本文介绍如何通过使用局部变量缓存来优化jQuery选择器的使用,从而减少资源消耗并提高代码效率。

以前写过一篇优化的文章,是关于书写选择器的,今天写这篇主要是应用的时候通过局部变量而减少jquery的资源消耗。
      由于jquery本身对每次的选择器结果并没有cache,也就是说$('div');$('div');就会重复的从头到尾再选择一次,理想的情况下, 如果页面的结构没有发生变化,应当第二次遇见同样的选择直接返回第一次的结果,这样就会提高效率,但是jquery本身没有提供这样的功能,那我们再应用 jquery的时候就要注意和考虑自己的代码结构,尽量避免重复的选择。现在很多流行的插件在书写的时候也没有注意这个问题,下边先看看例子,之后再说我 们平时书写的时候一般要注意那些问题。
     一般:
$('div').each(function(){
   $(this).click(function(){
      alert('click');
   });
   $(this).find('span').css('color','red');
});
    优化之后:
$('div').each(function(){
   var _self=$(this);
   _self.click(function(){
      alert('click');
   });
   _self.find('span').css('color','red');
});
上边这个例子非常简单,当然你可以说直接连写不就把问题解决了嘛,答案是肯定的,但是我们往往在复杂的应用的时候,我们想保存现在this指针,而不是jquery自己指向的指针,看看下边这个:
$('div').each(function(){
   $(this).click(function(){
      alert('click');
   });
   $(this).find('span').css('color','red');
   $(this).prev().css('color','red');
   $(this).prev().find('span').css('color','red');
});
优化后:
$('div').each(function(){
var _self=$(this);
var _selfP=_self.prev();
   _self.click(function(){
      alert('click');
   });
   _self.find('span').css('color','red');
   _selfP.css('color','red');
   _selfP=_.find('span').css('color','red');
});
     这个例子中,应该很明显了,我们少执行3次jquery的选择器,而是用_self这样的局部变量做了cache,其余的就不多说了,因为我们定义的是局部变量,也不要担心会占有内存,在函数结束的时候内存就会释放出来。
    最后说点平时书写的注意事项:
    1、选择器的开始位置,上篇说过用id定位。
    2、this指针的cache和选择器的cache,就这篇主题。
    3、全部变量尽量减少,这个下篇说明原因和书写方法。

基于模拟退火的计算器 在线运行 访问run.bcjh.xyz。 先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/cc95c98c3760 参见此仓库。 使用方法(本地安装包) 前往Releases · hjenryin/BCJH-Metropolis下载最新 ,解压后输入游戏内校验码即可使用。 配置厨具 已在2.0.0弃用。 直接使用白菜菊花代码,保留高级厨具,新手池厨具可变。 更改迭代次数 如有需要,可以更改 中39行的数字来设置迭代次数。 本地编译 如果在windows平台,需要使用MSBuild编译,并将 改为ANSI编码。 如有条件,强烈建议这种本地运行(运行可加速、可多次重复)。 在 下运行 ,是游戏中的白菜菊花校验码。 编译、运行: - 在根目录新建 文件夹并 至build - - 使用 (linux) 或 (windows) 运行。 最后在命令行就可以得到输出结果了! (注意顺序)(得到厨师-技法,表示对应新手池厨具) 注:linux下不支持多任务选择 云端编译已在2.0.0弃用。 局限性 已知的问题: - 无法得到最优解! 只能得到一个比较好的解,有助于开阔思路。 - 无法选择菜品数量(默认拉满)。 可能有一定门槛。 (这可能有助于防止这类辅助工具的滥用导致分数膨胀? )(你问我为什么不用其他语言写? python一个晚上就写好了,结果因为有涉及json读写很多类型没法推断,jit用不了,算这个太慢了,所以就用c++写了) 工作原理 采用两层模拟退火来最大化总能量。 第一层为三个厨师,其能量用第二层模拟退火来估计。 也就是说,这套方法理论上也能算厨神(只要能够在非常快的时间内,算出一个厨神面板的得分),但是加上厨神的食材限制工作量有点大……以后再说吧。 (...
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