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js多级联动示例(省份和城市二级联动)

本文描述的省份和城市二级联动下拉菜单,在js部分设置省份和城市信息,当然也可以将数据保存在数据库中,当需要使用的时候在读取。...这里用的是js原生代码 在html文件中设置省份、城市下拉列表如下: <select id="pro" onchange="addCity();"...province.length;i++)     if(province[i]==pro.value)       return i; } //根据获取的省份下标,更改二级列表为对应下标的城市列表,此即二级联动...var i = 0; i < city[index].length; i++)         e.add(new Option(city[index][i])); } 二级联动的应用在日常...一一对应 g=b[index],g与index也一一对应 这样当更改y的值时,index随之改变,也就改变了g的值,使得y与g一一对应,此即二级联动的实现原理

9.2K50

js分类刷leetcode动态规划

:3 解释:F(4) = F(3) + F(2) = 2 + 1 = 3提示:0 <= n <= 30 方法1.动态规划 思路:自底而上的动态规划 复杂度分析:时间复杂度O(n),空间复杂度O(1) Js...<= 100 obstacleGridi 为 0 或 1 方法1.动态规划 思路:和62题一样,区别就是遇到障碍直接返回0 复杂度:时间复杂度O(mn),空间复杂度O(mn),状态压缩之后是o(n) Js...复杂度:时间复杂度O(n* sqrt(n)),n是输入的整数,需要循环n次,每次计算dp方程的复杂度sqrt(n),空间复杂度O(n) js: var numSquares = function (n)...= 45 方法1.动态规划 图片 思路:因为每次可以爬 1 或 2 个台阶,所以到第n阶台阶可以从第n-2或n-1上来,其实就是斐波那契的dp方程 复杂度分析:时间复杂度O(n),空间复杂度O(1) Js...空间复杂度是O(s),也就是dp数组的长度 Js: var coinChange = function (coins, amount) { let dp = new Array(amount +

1.1K30

js分类刷leetcode.动态规划

:dp[i][0]表示背包的容积为0,则背包的价值一定是0,dp[0][j]表示第0号物品放入背包之后背包的价值 图片最终需要返回值:就是dp数组的最后一行的最后一列循环完成之后的dp数组如下图图片js...空间复杂度如果原地修改是O(1),如果新建dp数组就是O(mn)js:var minPathSum = function(dp) { let row = dp.length, col = dp[0...trianglei <= 104 方法1.动态规划图片思路:从三角形最后一层开始向上遍历,每个数字的最小路径和是它下面两个数字中的较小者加上它本身复杂度分析:时间复杂度O(n^2),空间复杂O(n)Js...复杂度:时间复杂度O(n* sqrt(n)),n是输入的整数,需要循环n次,每次计算dp方程的复杂度sqrt(n),空间复杂度O(n)js:var numSquares = function (n) {...空间复杂度是O(s),也就是dp数组的长度Js:var coinChange = function (coins, amount) { let dp = new Array(amount + 1)

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