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判断元素是否视窗之内

本文作者:IMWeb elvin 原文出处:IMWeb社区 未经同意,禁止转载 作为一名前端工程师我们经常需要判断目标元素是否视窗之内或者和视窗的距离小于一个值(例如 100 px),从而实现一些常用的功能...那么仔细想一想,其实在浏览器渲染的时候,它就知道了元素是否视窗之内,自身面积有多少视窗之内。...下图是使用 Element.getBoundingClientRect() 进行计算实现的效果,可以看到有非常明显的卡顿,主要是因为需要对每一个元素都进行计算,判断它们是否视窗之内。...如果一个元素视窗之内的话,那么它一定满足下面四个条件: top 大于等于 0 left 大于登录 0 bottom 小于等于视窗高度 right 小于等于视窗宽度 考虑到不同浏览器的兼容性,可以写出来如下的函数用于判断元素是否视窗之内...target'))); // true or false Intersection Observer API 注册回调 Intersection Observer 即重叠观察者,从这个命名就可以看出它用于判断两个元素是否重叠

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Bloom Filter Bitmap 快速判断数据是否集合中

一、给40亿个不重复的unsigned int的整数,没排过序的,然后再给一个数,如何快速判断这个数是否在那40亿个数当中?...首先申请512M的内存,512M的内存可以存储2^29B = 2^32 * 2 bit = 1G内存 然后实现一个bitmap就是用1/0表示当前位数据是否存在 每个数分配1bit 。...读入40亿个数,设置相应的bit位,读入要查询的数查看相应bit位是否为1,为1表示存在,为0表示不存在。 二、2.5亿个整数中找出不重复的整数,内存空间不足以容纳这2.5亿个整数。...bloomfilter判断一个数据不在是100%肯定的,但是判断一个集合中,是存在概率问题的。 如果允许有一定的错误率,可以使用Bloom filter。4G内存可以表示2^328=340亿bit。...1 : 0)]; } /** * 根据长度获取数据 比如输入63,那么实际上是确定数62是否bitsMap中 * * @return index 数的长度

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数据实操:如何通过打车订单判断房价是否

4月19日,第一财经商业数据中心(CBNData)发布的《长三角城市智能出行大数据报告》,可以告诉你这些秘密。...1 出行情况洞察楼市火爆 判断楼市是否火爆,除了看房价涨跌和售楼中心是排队,还有一个维度:打车订单量。...这是观察楼市的新方法目的地为:房地产交易中心、住房公积金管理中心和家居建材装饰市场的出行订单量是否出现激增。 ?...同处浙江的湖州和宁波与杭州一道,包揽了整张榜单前五;湖州市东吴国际广场榜单中位居第二。 DT君建议,如果想找一份轻松的工作,可以看看地址是否图中这10个地方之外。...高校间的民间来往,报告中也能找到。通过校际间的出行数据,高校之间的联系热度被测量出来。 ?

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mysql 数据库中的三种判断是否包含总结

应用场景: 1:使用mysql数据库进行存储数据的时候,有时候,一个字段,要存储使用逗号分隔的多个数据查询的时候,传递的是一个keyword,需要在逗号分隔的字段中进行查询,这种情况怎么处理?...比如: 爬虫爬取的时候,指定关键字查询,关键字可以是多个用逗号分隔。数据库中对应的字段是:key_word,存储的数据,比如:凯哥Java,kaigejava这样的。...2:第二种情况,我们更新的是,先判断如果指定字段,是否包含指定字符串。如果不包含,原有字段上添加指定的字段。 比如: 爬取网站的时候,没有添加http://www. 这个。...判断,如果没有添加的,都更新添加http://www. 。这样的如何更新呢? 前期准备: 创建数据库: ?...再次查询看看http://www.是否添加到数据库了。 ? 已经添加上了。问题已经解决。 需要注意的是:mysql中字符串连接不是使用【+】而是使用【concat函数】

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如何判断一个元素亿级数据是否存在?

前言 最近有朋友问我这么一个面试题目: 现在有一个非常庞大的数据,假设全是 int 类型。现在我给你一个数,你需要告诉我它是否存在其中(尽量高效)。 需求其实很清晰,只是要判断一个数据是否存在即可。...实际情况也是如此;既然要判断一个数据是否存在于集合中,考虑的算法的效率以及准确性肯定是要把数据全部 load 到内存中的。...而我们是否可以换种思路,因为只是需要判断数据是否存在,也不是需要把数据查询出来,所以完全没有必要将真正的数据存放进去。 伟大的科学家们已经帮我们想到了这样的需求。...它主要就是用于解决判断一个元素是否一个集合中,但它的优势是只需要占用很小的内存空间以及有着高效的查询效率。 所以在这个场景下在合适不过了。... set 之前先通过 get() 判断这个数据是否存在于集合中,如果已经存在则直接返回告知客户端写入失败。 接下来就是通过位运算进行 位或赋值。

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如何判断一个元素亿级数据是否存在?

现在我给你一个数,你需要告诉我它是否存在其中(尽量高效)。 需求其实很清晰,只是要判断一个数据是否存在即可。 但这里有一个比较重要的前提:非常庞大的数据。...实际情况也是如此;既然要判断一个数据是否存在于集合中,考虑的算法的效率以及准确性肯定是要把数据全部 load 到内存中的。...而我们是否可以换种思路,因为只是需要判断数据是否存在,也不是需要把数据查询出来,所以完全没有必要将真正的数据存放进去。 伟大的科学家们已经帮我们想到了这样的需求。...它主要就是用于解决判断一个元素是否一个集合中,但它的优势是只需要占用很小的内存空间以及有着高效的查询效率。 所以在这个场景下在合适不过了。... set 之前先通过 get() 判断这个数据是否存在于集合中,如果已经存在则直接返回告知客户端写入失败。 接下来就是通过位运算进行 位或赋值。

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如何判断一个元素亿级数据是否存在?

需求其实很清晰,只是要判断一个数据是否存在即可。 但这里有一个比较重要的前提:非常庞大的数据。 常规实现 先不考虑这个条件,我们脑海中出现的第一种方案是什么?...实际情况也是如此;既然要判断一个数据是否存在于集合中,考虑的算法的效率以及准确性肯定是要把数据全部 load 到内存中的。...而我们是否可以换种思路,因为只是需要判断数据是否存在,也不是需要把数据查询出来,所以完全没有必要将真正的数据存放进去。 伟大的科学家们已经帮我们想到了这样的需求。...它主要就是用于解决判断一个元素是否一个集合中,但它的优势是只需要占用很小的内存空间以及有着高效的查询效率。 所以在这个场景下在合适不过了。... set 之前先通过 get() 判断这个数据是否存在于集合中,如果已经存在则直接返回告知客户端写入失败。 接下来就是通过位运算进行 位或赋值。

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如何判断一个元素亿级数据是否存在?

前言 最近有朋友问我这么一个面试题目: 现在有一个非常庞大的数据,假设全是 int 类型。现在我给你一个数,你需要告诉我它是否存在其中(尽量高效)。 需求其实很清晰,只是要判断一个数据是否存在即可。...实际情况也是如此;既然要判断一个数据是否存在于集合中,考虑的算法的效率以及准确性肯定是要把数据全部 load 到内存中的。...而我们是否可以换种思路,因为只是需要判断数据是否存在,也不是需要把数据查询出来,所以完全没有必要将真正的数据存放进去。 伟大的科学家们已经帮我们想到了这样的需求。...它主要就是用于解决判断一个元素是否一个集合中,但它的优势是只需要占用很小的内存空间以及有着高效的查询效率。 所以在这个场景下在合适不过了。... set 之前先通过 get() 判断这个数据是否存在于集合中,如果已经存在则直接返回告知客户端写入失败。 接下来就是通过位运算进行 位或赋值。

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