一系列React源码级视频、文章 已经2021年了，大清都灭亡109年了，React都快v18了，Vue都3.0了。 JSP都进垃圾桶多少年了，React都开始尝试「流式SSR」了。...让我们从世界范围来看几组统计数据。看完后你会不会觉得和你感受的完全不一样呢？ 全世界到底有多少网站用前端库？...根据w3techs[1]的统计报告： 18.6%的网站（这里指web）没有使用任何JS库，就是原生JS一把梭。...以你日常感受来看，你觉得从1998年到今天，全国所有本科生占总人口的比例有多少？ 向右滑动看答案?...向右滑动看答案?
自定义导航 如下图： 1.1 窗口配置 页面json文件中，加如下配置 "navigationStyle": "custom" //自定义导航 1.2 关于微信小程序自定义导航栏时，如何获取手机状态栏和导航栏高度...原生的微信小程序实现判断用户左滑动与右滑动 <view class="box" bindtouchstart="touchStart" bindtouchend="touchEnd"> 向左滑动或向右滑动...if (deltaX > 0) { console.log('向右滑动') } else { console.log('向左滑动')...微信小程序页面标题对齐设置 微信小程序页面标题，没有提供设置对齐的方式； 默认情况andriod 手机标题将左对齐，ios手机则是居中对齐
translateX，我们的轮播组件便可以做到跟手的用户体验，即在单次滑动中，轮播元素会跟随用户的操作向左或向右滑动。...但在处理第一个元素向左滑动或最后一个元素向右滑动时，新的 currentIndex 需要更新为最后一个或第一个。...，轨道的 translateX 将被重新定义为 0px，此时若我们使用原生的 CSS 动画： transition: 1s ease-in-out; 轨道将会在一秒内从左向右滑动至第一个轮播元素，而这是反直觉的...，因为用户一个向左滑动的操作导致了一个向右的动画，反之亦然。...除了节省的代码体积，更让我们欣喜的还是彻底弄清楚了轮播组件的实现模式以及如何使用 requestAnimationFrame 配合 setState 来在 react 中完成一组动画。 感想 ?
，今天继续和大家分享一款非常有趣且实用的前端实战项目——从零基于 react + canvas 实现一个滑动验证码，并将其发布到 npm 上供他人使用。...从这个实战项目中我们可以学到如下知识点: 前端组件设计的基本思路和技巧 canvas 基本知识和使用 react hooks 基本知识和使用 滑动验证码基本设计原理 如何封装一款可扩展的滑动验证码组件...接下来我会以我的组件设计思路来和大家介绍如何用 react 来实现和封装滑动验证码组件，如果大家有更好的想法和建议， 也可以在评论区随时和我反馈。...另外设计组件之前我们还需要明确需求，就拿滑动验证码组件举例，我们需要先知道它的使用场景(用于登录注册、活动、论坛、短信等高风险业务场景的人机验证服务)和需求(交互逻辑，以什么样的方式验证，需要暴露哪些属性...之前很多朋友问我如何将自己的组件发布到 npm 上让更多人使用，这块的知识网上有很多资料可以学习，那今天就以滑动验证码 @alex_xu/react-slider-vertify 的例子，来和大家做一个简单的介绍
移动8.0为客户提供了从移动端、移动中台服务、移动运营管理三大维度立体地打造企业自己移动生态圈的方案，而本文我们的关注点在于移动端维度是如何在移动生态大放异彩的。...Mobile8.0移动端采用React Native的开发模式，利用了RN经济高效的方式来构建和维护跨平台，节省开发成本，兼容了大量React Native生态中的三方组件，同时支持用户自行集成三方组件...我们以Android端的实现方式为例进行说明。 我们从代码层面能更直观地分析门户App与微应用的关系。...我们以Android端的实现方式为例进行说明。 我们从代码层面能更直观地分析门户App与微应用的关系。...） 在componentWillMont中，我们添加了安卓物理返回键事件的监听以及在Android/iOS原生层封装的H5View关闭事件的监听。
思路 这种子串子数组问题，而且还满足窗口的右边界右移动就是加，左边界右移就是减的问题大概率就是滑动窗口。 []即为窗口 确认完滑动窗口后最关键的就是，移动左窗口的条件。...以这题，题目的目的为无重复字符的最长子串，那么移动左窗口的条件就是子串中出现了重复字符，只要出现的重复字符就向右移动窗口，直到窗口中的字符重新满足条件。...那么新的问题出现了，如何判断窗口中是否存在重复字符——哈希表，哈希表可以快速判断是否存在重复字符，只要把窗口中的数字存入到哈希表中即可。当左窗口移动时把离开窗口的字符从哈希表中取出。...以这题，题目的目的为找到字符串中所有字母异位词，那么移动左窗口的条件就是子串的长度大于p的长度，只要出现子串的长度大于p的长度就向右移动窗口，直到窗口中的字符重新满足条件。...当左窗口移动时把离开窗口的字符从哈希表中取出。 最后只要两个哈希表相同就可以记录坐标了。
根据问题的需要，将 right 指针向右移动以扩大窗口，直到窗口中的元素满足特定条件（例如，元素总和达到目标值）。...当窗口中的元素满足特定条件之后，可能需要将 left 指针向右移动以缩小窗口，并再次检查条件是否满足。...尝试缩小窗口从而找到可能的更短的连续子数组，方法是减去滑动窗口左端的元素值 nums[left]，然后将左指针向右移动一位 (left++) 继续执行外层 while 循环，右指针向右移动 (right...0；否则，返回找到的最短连续子数组的长度 这个时间复杂度是 O(n)，因为每个元素最多被访问两次：一次是右指针向右移动时，另一次是左指针向右移动时 2.无重复字符的最长子串 题目链接：3....移动窗口的右边界以检查下一个字符。
那么如何优化呢？...然后我们再来分析是否可以二分：假设我们有满足要求的长度 ans，那么在以 ans 为分割点的数轴上（数轴的范围是滑动窗口长度的范围：[1, n]）： 所有满足 <= ans 的点的修改成本必然满足 <=...二分的本质是二段性，而非单调性 编码细节： 为了方便的预处理前缀和和减少边界处理，我会往字符串头部添加一个空格，使之后的数组下标从 1 开始 二分出来滑动窗口长度，需要在返回时再次检查，因为可能没有符合条件的有效滑动窗口长度...//按理来说最后退出while循环得到l=r=mid,应该直接返回r或者l，这里mid是局部变量 //但是这样是错误的，因为如果没有任何长度的滑动区间能够满足条件，那么这里返回的会是1，因为最后...l=r=1 //但是我们期望返回的是0，因此我们还需要在最后返回的时候，判断一下当前滑动窗口的长度是否可行，如果不可行就返回0 return check(sum,r,maxCost)?
将Tabs以单行的形式显示在其关联的内容上方。 Tab的标签应该简洁地描述其中的内容。 由于滑动手势用于在Tabs之间导航，请勿将Tabs与同样支持滑动手势的内容配对。...有关使用制表符导航顶层视图的更多详细信息，请参阅导航 - 模式中的“制表符”。 请勿使用包含支持滑动手势的内容的选项卡，因为滑动手势用于在选项卡之间进行导航。...Tabs标签应提供有意义的差别，才能让用户从逻辑上讲其与其中内容关联起来。 Tabs标签可能包含icons和文字。 选择文字标签时，请使用简短的标题。 避免对内容进行交叉标签比较的需要。...要在固定选项卡之间导航，可点击tab或向左或向右滑动内容区域。 ? 可滚动tabs 可滚动选项卡在任何特定时刻显示选项卡的子集。 它们可以包含更长的选项卡标签和比固定选项卡更多的选项卡。...要在可滚动选项卡之间导航，请触摸选项卡或向左或向右滑动内容区域。 要在不导航的情况下滚动选项卡，请向左或向右滑动选项卡。 ? 移动端可滚动tabs ? pc端可滚动tabs
滑动窗口的算法原理图解 ?...，扩大窗口 sum += nums[right] right += 1 // 窗口中的元素大于目标值，左指针向右移，缩小窗口...当窗口中的元素小于目标值，右指针向右移，扩大窗口。 当窗口中的元素大于目标值，比较当前窗口大小是否为最小值，左指针向右移，缩小窗口。 算法复杂度: 时间复杂度：O(n) 。...，扩大窗口 sum += nums[right] right += 1 // 窗口中的元素大于目标值，左指针向右移，缩小窗口 while...{ // 窗口中的元素大于目标值,此时的窗口长度为 ans ans = min(ans, right - left) // 在左指针向右移
窗口该如何移动需要根据求解的问题来决定，通过左右指针的移动遍历字符串（数组），寻找满足特定条件的连续子区间。...这样一来，我们就可以使用「滑动窗口」来解决这个问题了： 我们使用两个指针表示字符串中的某个子串（或窗口）的左右边界，其中左指针代表着上文中「枚举子串的起始位置」，而右指针即为上文中的 rk; 在每一步的操作中...，我们会将左指针向右移动一格，表示 我们开始枚举下一个字符作为起始位置，然后我们可以不断地向右移动右指针，但需要保证这两个指针对应的子串中没有重复的字符。...在左指针向右移动的时候，我们从哈希集合中移除一个字符，在右指针向右移动的时候，我们往哈希集合中添加一个字符。...= 0) { // 左指针向右移动一格，移除一个字符 occ.remove(s.charAt(i - 1)); }
本文将通过简单的例题来讲解“同向双指针”算法的不同应用，以及如何在 C++ 中实现。同向双指针也称为“滑动窗口”。 1.2 什么是滑动窗口？ 滑动窗口是一种动态调整区间范围的算法。...从窗口中移除 nums[start]，并将 start 向右移动。 3.1.4 返回结果： 如果 ret 仍是 INT_MAX，说明不存在满足条件的子数组，返回 0。...否则返回 ret，即满足条件的最小子数组长度。 滑动窗口的核心逻辑 扩展窗口：通过右移 end 指针，确保当前窗口尽可能覆盖更多元素。...右指针 right 会从左到右遍历字符串，扩展窗口；而左指针 left 会根据需要收缩窗口，以确保窗口内没有重复字符。...右指针从 0 开始，逐步向右移动，左指针在有重复字符时向右移动以收缩窗口。 在每一步，更新最大子串长度。
，在iOS上是从屏幕的右侧划入，当然你也可以通过配置让StackNavigator支持屏幕从底部滑入的效果。...StackNavigatorConfig(可选)：配置导航器的路由(如：默认首屏，navigationOptions，paths等)样式(如，转场模式mode、头部模式等)。...headerTransitionPreset: 指定在启用headerMode：float时header应如何从一个屏幕转换到另一个屏幕。...gesturesEnabled: 定义是否能侧滑返回，iOS默认true，Android默认false； gestureResponseDistance: 定义滑动返回的有效距离，水平状态下默认：25，...默认从左向右，可以设置从右到左的滑动操作。 【案例】使用StackNavigator做界面导航、配置navigationOptions ?
看下在 Android 上如何实现。 iOS 的效果如下： image.png image.png 我实现的效果是这样的： image.png 下面说说我是怎么做的吧。...滑动效果，我交给了 ViewDragHelper 处理。...我在回调方法里保存了当前向右展开的 EditLayout。 到这里，EditLayout 就完成了。 EditAdapter 接下来看下适配器 EditAdapter。...item 布局 item 的 xml 文件里面，最外层用我们的 EditLayout 包裹，然后里面的三个子布局，按顺序，对应我们左中右三个部分。...，先判断是否有向右展开项，有的话就将它变回向左展开。
以iOS 10的锁屏界面为例，让你知道如何有理有据地分析一个界面交互的好坏。iOS说：“清晰度，咱俩分手吧”。...（安卓则是无论向左还是向右滑动都能将该条消息清除，暂时忽略。） 向左滑动：消息则能看到“查看”和“清除”两个按钮。 在没被消息覆盖的屏幕区域「向右滑动」进入控件中心。...在没被消息覆盖的屏幕区域「向左滑动」进入相机。 在相机的界面内「向右滑动」切换至录像模式。...在iOS10的锁屏界面下方出现的小点点也给出了暗示：向左滑动可以进入相机。然而···。 我们从场景进行分析。...能够滑动进入的界面，尤其是横向的，一般都能向进来时相反的方向滑动进行返回，然而在相机界面横划你只能进入“录像”模式，你必须要点Home键才能返回。 ?
举个例子，大概就是想这样，最后返回4，因为有4个不同的数字 ?...慢指针确保的是，从左边第一个元素到满指针指向的元素，这些元素不重复 当快指针没有走到末尾的时候，快指针无论如何都要向前走。...left+1); // 更新总和，减去左边界的值 sum = sum - nums[left]; // 滑动窗口左边界向右移动...，收缩滑动窗口 left++; } // 滑动窗口右边界向右移动 right++;...} // 如果result没变的话，代表没有符合条件的子数组，返回0，否则返回result return result == Integer.MAX_VALUE ?
滑动窗口每次只向右移动一位。返回滑动窗口中的最大值。 给定一个数组 nums，有一个大小为 k 的滑动窗口从数组的最左侧移动到数组的最右侧。你只可以看到在滑动窗口内的 k 个数字。...滑动窗口每次只向右移动一位。 返回滑动窗口中的最大值所构成的数组。...03 PART 滑动窗口的模式 滑动窗口的题目其实是一定模式的。对于大部分滑动窗口类型的题目，一般是考察字符串的匹配。比较标准的题目，会给出一个模式串B，以及一个目标串A。...如何更进一步的优化呢？我们可以使用一个256位的数组来替代hashmap，以进行优化。（因为ASCII码表里的字符总共有128个。...直接套用之前的模式，使用双指针来模拟一个滑动窗口进行解题。
二、解题思路：滑动窗口 我们先用一个例子来想一想如何在较优的时间复杂度内通过本题。...我们不妨以示例一中的字符串abcabcbb 为例，找出 从每一个字符开始的，不包含重复字符的最长子串，那么其中最长的那个字符串即为答案。...这样以来，我们就可以使用「滑动窗口」来解决这个问题了： 我们使用两个指针表示字符串中的某个子串（的左右边界）。...其中左指针代表着上文中「枚举子串的起始位置」，而右指针即为上文中的 rk； 在每一步的操作中，我们会将左指针向右移动一格，表示 我们开始枚举下一个字符作为起始位置，然后我们可以不断地向右移动右指针，但需要保证这两个指针对应的子串中没有重复的字符...在左指针向右移动的时候，我们从哈希集合中移除一个字符，在右指针向右移动的时候，我们往哈希集合中添加一个字符。 至此，我们就完美解决了本题。
那么我们该如何去做优化了一.算法题 题目 Given a string, find the length of the longest substring without repeating...滑动窗口"优化解决 使用暴力法解决是非常简单,但是在暴力法中我们会反复检查一个子字符串是否含有重复的字符.但其实没有这个必要....滑动窗口 滑动窗口:是指的是数组/字符串问题的常用抽象概念.窗口通常在数组/字符串中由开始和结束的索引定义的一系列元素的集合.即可[i,j)(左闭,右开).而滑动窗口是可以将2个边界向某一个方向..."滑动"的窗口.例如,我们将[i,j)向右滑动1个元素,则它将变成[i+1,j+1)(左闭,右开); 四.思路 如果从索引i到j-1之间的子字符串S[ij]已经被检查为没有重复字符.那则只需要检查...我们使用HashSet将字符存储在当前窗口[i,j),最初i=j .然后我们向右侧滑动索引j,如果它不在HashSet中,则我们会继续滑动j.直到s[j]已经存在于HashSet中,此时,我们就已经找到的没有重复字符的最长子串将会以索引
如果只设置 background ，那么左滑和右滑背景都是一样的，如下左图绿色背景。...> 类型的返回值，返回 false 则表示不移除条目。如下右图中，绿色背景下不会移除条目，红色背景下会移除条目。就可以通过该返回值进行控制。...返回值是看 direction 是否不是 startToEnd，即 从左向右滑动 。也就是说， 从左向右滑动 时，会返回 false ，即不消除条目。...vertical, horizontal, endToStart, startToEnd, up, down, none } 如下左图中，设置 startToEnd ,那么从右往左就无法滑动...这也就是如何通过一个异步方法，来控制另一个回调的触发。 Dismissible 组件的使用方式到这里就完全介绍完毕，那本文到这里就结束了，谢谢观看，明天见~
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