【Floyd算法求各个顶点的最短距离-算法分析与实践作业2-1】教程文章相关的互联网学习教程文章

js中的事件捕捉模型与冒泡模型实例分析

本文实例讲述了js中的事件捕捉模型与冒泡模型。分享给大家供大家参考。 具体实现方法如下: 实例1:代码如下:<html> <head> <script type="text/javascript"> window.onload = function(){ document.getElementById(par).addEventListener(click,function() {alert(par);},true); document.getElementById(son).addEventListener(click,function() {alert(son);},true); } </script> <style type="text/css"> #par{width:300...

深入分析js的冒泡事件【图】

在javascript的dom操作做肯定会遇到js的冒泡事件,最常见的是div弹窗事件如图解当点击灰色部分是弹窗消失,点击黑色部分时没有效果。 通过下面一段代码来分析js的冒泡事件 html代码:代码如下: <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>js冒泡事件</title> <link rel="stylesheet" href="style.css"> </head> <body> <div class="container"> <h1>js冒泡事件分析</h1> ...

javascript随机之洗牌算法深入分析

洗牌算法是我们常见的随机问题,在玩游戏、随机排序时经常会碰到。它可以抽象成这样:得到一个M以内的所有自然数的随机顺序数组。 在百度搜“洗牌算法”,第一个结果是《百度文库-洗牌算法》,扫了一下里面的内容,很多内容都容易误导别人走上歧途,包括最后用链表代替数组,也只是一个有限的优化(链表也引入了读取效率的损失)。 该文里的第一种方法,可以简单描述成:随机抽牌,放在另一组;再次抽取,抽到空牌则重复抽。“抽到...

基于KMP算法JavaScript的实现方法分析

算法的核心是部分匹配表和回退算法,部分匹配表的实现如下: 代码如下:function kmpGetStrPartMatchValue(str) { var prefix = []; var suffix = []; var partMatch = []; for(var i=0,j=str.length;i<j;i++){ var newStr = str.substring(0,i+1); if(newStr.length == 1){ partMatch[i] = 0; } else { for(var k=0;k<i;k++){ prefix[k] = newStr.slice(0,...

offsetParent 算法分析

当调用元素 A 的 offsetParent 属性时,必须按以下算法返回元素。 以下任一条件为真时,返回 null,并停止本算法。 A 是根元素。 A 是 HTML 的 body 元素。 元素 A 的 position 属性计算值是 fixed。注 1 如果 A 是 HTML 元素 area,并且在其上级元素链中有 HTML 元素 map,返回上级元素链中距 A 最近的 HTML 元素 map,并停止本算法。注 2 如果以下任一条件为真时,返回距 A 最近的符合下述条件的上级元素,并停止本算法。 上级元...

JavaScript 事件冒泡应用实例分析【图】

然而,在今天一些大型的WEB交互项目中,比如大型的WebGame项目,JavaScript事件冒泡影响是值得重视的。本文通过一个简单的例子来讲解JavaScript事件冒泡及使用注意事项。 如果你对JavaScript事件冒泡还没有什么印象,不妨先看看我之前写的一篇博客《JavaScript事件冒泡简介及应用》。本文讲究实用,不在对JavaScript事件冒泡基础知识进行过多的阐述。 在文章开始之前,现在先看看下面这样一个需求:下面HTML假设描述的是一个WebGam...

js 冒泡事件与事件监听使用分析

冒泡事件 js中“冒泡事件(bubble)”并不是能实际使用的花哨技巧,它是一种对js事件执行顺序的机制,“冒泡算法”在编程里是一个经典问题,冒泡算法里面的“冒泡”应该说是交换更加准确;js里面的“冒泡事件”才是真正意义上的“冒泡”,它从DOM最低层逐层遍历树,然后附加相应事件。以下面代码为例: 冒泡事件 function Add(sText) { document.getElementById("Console").innerHTML +=sText; } 点击 [Ctrl+A 全选 注:如需引入...

.NET下文本相似度算法余弦定理和SimHash浅析及应用实例分析

本文实例讲述了.NET下文本相似度算法余弦定理和SimHash浅析及应用。分享给大家供大家参考。具体分析如下: 余弦相似性 原理:首先我们先把两段文本分词,列出来所有单词,其次我们计算每个词语的词频,最后把词语转换为向量,这样我们就只需要计算两个向量的相似程度. 我们简单表述如下 文本1:我/爱/北京/天安门/ 经过分词求词频得出向量(伪向量) [1,1,1,1] 文本2:我们/都爱/北京/天安门/ 经过分词求词频得出向量(伪向...

JavaScript中二叉树,动态规划和回溯法(案例分析)【代码】【图】

写的比较匆忙,测试用例是能全部跑通的,不过考虑内存和效率的话,还有许多需要改进的地方,所以请多指教题目描述给定一个二叉树,根节点为第1层,深度为 1。在其第 d 层追加一行值为 v 的节点。添加规则:给定一个深度值 d (正整数),针对深度为 d-1 层的每一非空节点 N,为 N 创建两个值为 v 的左子树和右子树。将 N 原先的左子树,连接为新节点 v 的左子树;将 N 原先的右子树,连接为新节点 v 的右子树。如果 d 的值为 1,深...

Python基于opencv的图像压缩算法实例分析

这篇文章主要介绍了Python基于opencv的图像压缩算法,结合实例形式分析了使用opencv进行图像压缩的常用操作技巧与注意事项,需要的朋友可以参考下本文实例讲述了Python基于opencv的图像压缩算法。分享给大家供大家参考,具体如下:插值方法:CV_INTER_NN - 最近邻插值,CV_INTER_LINEAR - 双线性插值 (缺省使用)CV_INTER_AREA - 使用象素关系重采样。当图像缩小时候,该方法可以避免波纹出现。当图像放大时,类似于 CV_INTER_NN 方法.....

Python八大常见排序算法定义、实现及时间消耗效率分析

这篇文章主要介绍了Python八大常见排序算法定义、实现及时间消耗效率分析,结合具体实例形式对比分析了冒泡排序、直接插入排序、选择排序、归并排序、希尔排序、桶排序、堆排序等排序算法的使用与执行效率,需要的朋友可以参考下本文实例讲述了Python八大常见排序算法定义、实现及时间消耗效率分析。分享给大家供大家参考,具体如下:昨晚上开始总结了一下常见的几种排序算法,由于之前我已经写了好几篇排序的算法的相关博文了现在总...

详解Python中使用插入排序算法的简单分析与代码示例

问题描述将一组随机排列的数字重新按照从小到大的顺序排列。插入算法每次从数组中取一个数字,与现有数字比较并插入适当位置。如此重复,每次均可以保持现有数字按照顺序排列,直到数字取完,即排序成功。这很像打牌时的抓牌情况,第一个条件:保持手上的牌的顺序是正确的第二个条件:每次抓到新的牌均按照顺序插入手上的牌中间。保证这两条不变,那么无论抓了几张牌,最后手上的牌都是依照顺序排列的。Python 实现:def insertion...

python实现bucket排序算法实例分析

本文实例讲述了python实现bucket排序算法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下:def bucketSort(a, n, buckets, m):for j in range(m):buckets[j] = 0for i in range(n):buckets[a[i]] += 1i = 0for j in range(m):for k in range(buckets[j]):a[i] = ji += 1希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

Python聚类算法之DBSACN实例分析【图】

本文实例讲述了Python聚类算法之DBSACN。分享给大家供大家参考,具体如下: DBSCAN:是一种简单的,基于密度的聚类算法。本次实现中,DBSCAN使用了基于中心的方法。在基于中心的方法中,每个数据点的密度通过对以该点为中心以边长为2*EPs的网格(邻域)内的其他数据点的个数来度量。根据数据点的密度分为三类点: 核心点:该点在邻域内的密度超过给定的阀值MinPs。 边界点:该点不是核心点,但是其邻域内包含至少一个核心点。 噪音点:...

Python聚类算法之凝聚层次聚类实例分析【图】

本文实例讲述了Python聚类算法之凝聚层次聚类。分享给大家供大家参考,具体如下: 凝聚层次聚类:所谓凝聚的,指的是该算法初始时,将每个点作为一个簇,每一步合并两个最接近的簇。另外即使到最后,对于噪音点或是离群点也往往还是各占一簇的,除非过度合并。对于这里的“最接近”,有下面三种定义。我在实现是使用了MIN,该方法在合并时,只要依次取当前最近的点对,如果这个点对当前不在一个簇中,将所在的两个簇合并就行: 单链...