dif演算法

❶ react用虛擬dom有什麼好處

Virtual DOM 是一個模擬 DOM 樹的 JavaScript 對象。 React 使用 Virtual DOM 來渲染 UI，當組件狀態 state 有更改的時候，React 會自動調用組件的 render 方法重新渲染整個組件的 UI。
React 主要的目標是提供一套不同的, 高效的方案來更新 DOM.不是通過直接把 DOM 變成可變的數據, 而是通過構建 「Virtual DOM」, 虛擬的 DOM, 隨後 React 處理真實的 DOM 上的更新來進行模擬相應的更新。

引入額外的一個層怎麼就更快了呢?
那不是意味著瀏覽器的 DOM 操作不是最優的, 如果在上邊加上一層能讓整體變快的話?是有這個意思, 只不過 virtual DOM 在語義上和真實的 DOM 有所差別.最主要的是, virtual DOM 的操作, 不保證馬上就會產生真實的效果.這樣就使得 React 能夠等到事件循環的結尾, 而在之前完全不用操作真實的 DOM。在這基礎上, React 計算出幾乎最小的 diff, 以最小的步驟將 diff 作用到真實的 DOM 上。批量處理 DOM 操作和作用最少的 diff 是應用自身都能做到的.任何應用做了這個, 都能變得跟 React 一樣地高效。但人工處理出來非常繁瑣, 而且容易出錯. React 可以替你做到。
前面提到 virtual DOM 和真實的 DOM 有著不用的語義, 但同時也有明顯不同的 API。
DOM 樹上的節點被稱為元素, 而 virtual DOM 是完全不同的抽象, 叫做 components。
component 的使用在 React 里極為重要, 因為 components 的存在讓計算 DOM diff 更高效。

簡單的說就是：
當然如果真的這樣大面積的操作 DOM，性能會是一個很大的問題，所以 React 實現了一個虛擬 DOM，組件 DOM 結構就是映射到這個虛擬 DOM 上，React 在這個虛擬 DOM 上實現了一個 diff 演算法，當要更新組件的時候，會通過 diff 尋找到要變更的 DOM 節點，再把這個修改更新到瀏覽器實際的 DOM 節點上，所以實際上不是真的渲染整個 DOM 樹。這個虛擬 DOM 是一個純粹的 JS 數據結構，所以性能會比原生 DOM 快很多。

❷ 前端需要計算題嗎

演算法是編程的"里子",不管你是前端還是後端,作為一名計算機工程師,具備一定的演算法能力,是一種基本要求.具體一點,我們是來講演算法在前端工作中應用.web前端工作中,確實沒有太多演算法上的需求.以vue等著名框架的虛擬dom的diff演算法來講,框架已經被很好的實現了,你在使用框架的時候是不會涉及到具體的diff演算法.但是理解演算法,可以讓你更好的理解框架,從而也能更好的使用框架,提高頁面的性能.再寬泛的來講演算法,很多特殊的需求也會需要你來設計一個演算法.比如某個需求有很多個非同步請求要發送給伺服器,全部完成之後,可以繼續下一件事情.可能很多人要說,這個很簡單,一個Promise.all就可以解決。
但是請你考慮下面稍有變化的情況,因為伺服器的壓力問題,限制同一個客戶端只能在同一時間只能發送2個非同步請求,所以你就必須對Promise.all做出適當的修改在這樣的情況下,你就需要設計到一套演算法去高效完成它。希望我的回答對你有幫助，歡迎採納我的回答，謝謝。

❸ vue需要使用key來給每個節點做一個唯一標識，Diff演算法就可以正確的識別此節點，更高效的更新虛擬DOM嗎

是的。頁面的數據變化時，Diff演算法會比較同層級節點。當有唯一標識的時候，虛擬DOM可以識別位置，更新相應節點；無唯一標識的時候，會更新同層級節點。數據量大的時候明顯更快。

❹ Vue 在更新 DOM 時是非同步執行的，怎麼理解嗎

是非同步的。
Vue在檢測到你的數據發生變化時， 將開啟一個非同步更新隊列，通過DIFF演算法找出實際需要更新的DOM元素，需要等隊列中所有數據變化完成之後，才統一進行實際DOM更新。

❺ 股票中的MACD是什麼意思如何使用

MACD稱為指數平滑異同移動平均線，是從雙移動平均線發展而來的，由快的移動平均線減去慢的移動平均線，MACD的意義和雙移動平均線基本相同，但閱讀起來更方便。當MACD從負數轉向正數，是買的信號。當MACD從正數轉向負數，是賣的信號。當MACD以大角度變化，表示快的移動平均線和慢的移動平均線的差距非常迅速的拉開，代表了一個市場大趨勢的轉變。
當 MACD 與 Trigger 線均為正值，即在 0 軸以上時，表示大勢仍處多頭市場，趨勢線是向上的。而這時柱狀垂直線圖(Oscillators) 是由 0 軸往上升延，可以大膽買進。
當 MACD 與 Trigger 線均為負值，即在 0 軸以下時，表示大勢仍處空頭市場，趨勢線是向下的。而這時柱狀垂直線圖 (Oscillators) 是由 0 軸上往下跌破中心 0 軸，而且是在 0 軸下展延，這時應該立即賣出。
當 MACD 與 K 線圖的走勢出現背離時，應該視為股價即將反轉的信號，必須注意盤中走勢。
就其優點而言，MACD 可自動定義出目前股價趨勢之偏多或偏空，避免逆向操作的危險。而在趨勢確定之後，則可確立進出策略，避免無謂之進出次數，或者發生進出時機不當之後果。MACD 雖然適於研判中期走勢，但不適於短線操作。再者，MACD 可以用來研判中期上漲或下跌行情的開始與結束，但對箱形的大幅振盪走勢或膠著不動的盤面並無價值。同理，MACD用於分析各股的走勢時，較適用於狂跌的投機股，對於價格甚少變動的所謂牛皮股則不適用。總而言之，MACD 的作用是從市場的轉勢點找出市場的超買超賣點。

❻ 同一副圖多周期macd同時顯示diff的演算法問題

首先跨周期引用只能小引用大不能大引用小,再有你提供的代碼不是跨周期引用,你的代碼僅僅是改變了一下參數而已.

如果想同時看30分鍾,60分鍾,日線,只能在30分鍾下同時看這三個周期,效果如下圖.

❼ 如何求變數的二階導數

一般來說儀的方程都是一階導數
現在相求二階導數
基本是可能的因為你的原來的方程都是一階的
證明你將所有的方程都是用上了可以你現在卻多出了一個二階導數
就是相當於多了一個變數
卻沒有方程來約束除非你增加方程數量
就是關於個二階導數的方程不過可以使用數值演算法計算導數
這個當然不太准確方法如下diff(y(1))./diff(t)這就得到了y1的一階導數，但是沒使用一次diff，數據就會少一個

❽ Diff 演算法的原理是什麼，怎樣學習和理解

很多人都會說"學一樣東西難",一開始我也覺得很大程度是因為每個人的智力水平等等不可改變的因素. 但是後來我發現,有一個東西也很能決定一個人是否會覺得一樣東西難學,那就是理解方式. 一件事物通過不同的途徑讓一個人理解效果差異是很大的.就比。

❾ 求matlab常用函數語句及說明~

另外發給你一個文檔，注意查收

matlab常用到的永久變數

ans：計算結果的默認變數名。
i j：基本虛數單位。
eps：系統的浮點(F10a9Bg個oht)：
inf: 無限大，例1/0
nan NaN：非數值(N航a nmnb謝)
pi：圓周率n(n＝3．1415926．．)。
realmax：系統所能表示的最大數值。
realmin: 系統所能表示的最小數值，
nargin: 函數的輸入參數個數：
nargout：函數的輸出多數個數
①matlab的所有運算都定義在復數城上。對於方根問題運算只返回處於第一象限的解。
⑦matlab分別用左斜／和右\來表示「左除和「右除」運算。對於標量運算而言，這兩者的作用沒有區別：但對於矩陣運算來說，二者將產生不同的結果。

多項式的表示方法和運算

p(x)=x^3-3x-5 可以表示為p=[1 0 –3 5],求x＝5時的值用plotval(p,5)
也可以求向量：a=[3 4 5],plotval(p,a)

函數roots求多項式的根 roots(p)

p=[1 0 -3 5];
r=roots(p)

由根重組多項式poly(根)

q=poly(r)
real(q) 有時會產生虛根，這時用real抽取實根即可
conv(a,b)函數

多項式乘法（執行兩個數組的卷積）

a=[1 2 3 4];
b=[1 4 9 16];
c=conv(a,b)

多項式的加減法，低階的多項式必須用首零填補，使其與高階多項式有同樣的階次

多項式除法 [q , r]=deconv(c , b) 表示b/c q為商多項式，r為余數

多項式的導數 polyder(f)

f=[ 2 4 5 6 2 1];
s=polyder(f)

多項式的曲線擬合

x=[1 2 3 4 5];
y=[5.6 40 150 250 498.9];
p=polyfit(x,y,n) 數據的n次多項式擬合 poly：矩陣的特徵多項式、根集對應的多項式
x2=1:0.1:5; n取1時，即為最小二乘法
y2=polyval(p,x2); 計算多項式的值
（polyvalm計算矩陣多項式）
plot(x,y,'*',x2,y2);grid on

最小二乘法

x=[1 2 3 4 5];
y=[5.6 40 150 250 498.9];
plot(x,y,』*』),lsline

多項式插值

YI=interp1(x,y,XI,』method』) 一維插值
(XI為插值點的自變數坐標向量,可以為數組或單個數。
method為選擇插值演算法的方法，包括：
linear(線性插值)
cubic(立方插值)
spline(三次樣條插值)
nearst(最近臨插值)
一維博里葉變換插值使用函數interpft實現，計算含有周期函數值的矢量的傅里葉變換
然後使用更多的點進行傅里葉變換的逆變換，函數的使用格式如下：y=interpft(x,n) 其中x是含有周期函數值的矢量，並為等距的點，n為返同等間距點的個數。

求解一元函數的最小值

y=fminbnd('humps',0.3,1) humps為一內置函數

求解多元函數的最小值

函數fminserch用於求多元函數的最小值。它可以指定一個開始的矢量，並非指定一個區間。此函數返回一個矢量為此多元函數局部最小函數值對應的自變數

紋理成圖功能

由warp函數的紋理成圖功能實現平面圖像在空間三維曲面上的顯示。
將文件名為flowers.tif的圖像分別投影到圓柱形和球星表面上
i=imread('flowers.tif');
[x,y,z]=cylinder;
subplot(1,2,1),warp(x,y,z,i);
[x,y,z]=sphere(50);
subplot(1,2,2),warp(x,y,z,i);
warp(x,y,z,i);
復制代碼
求函數的零點

求函數humps在[1，2]區間上的零點 fzero(『humps』,[1,2]);
也可以給一個初始值 fzero(『humps』,0.9);
對於多項式可直接由roots求其根 roots(『4*x^3+……』);
也可以用solve
c=sym('c','real');
x=sym('x','real');
s=solve(x^3-x+c)

函數定積分

q=quadl(『humps』,0,1) 求humps函數在0 1區間上的定積分，也可以用quad語句
二重積分 首先計算內積分，然後藉助內積分的中間結果再求出二重積分的值，類似於積分中的分步積分法。
Result=dblquad(『integrnd』,xin,xmax.,ymin,ymax) integrnd為被積函數的名稱字元串

符號積分運算int(f)，最精確的是符號積分法

計算s=∫12[∫01xydx]dy
syms x y 中間為空格，不能為逗號
s=int(int(『x^y』,』x』,0,1),』y』,1,2) 引號可省略
vpa(s) 顯示s的值

內積分限為函數的二重積分

I=∫14[∫√y2(x2+y2)dx]dy
符號法I=vpa(int(int(『x^2+y^2』,』x』,sqrt(y),2),』y』,1,4)

微分運算（diff）

微分是描述一個函數在一點處的斜率，是函數的微觀性質、因此積分對函數的形狀在小范圍內的改變不敏感，而微分很敏感。 —個函數的小的變化，容易產生相鄰點的斜率的大的改變。由干微分這個固有的困難．所以盡可能避免數值微分．特別是對實驗獲得的數據進行微分。在這種情況，最好用最小二乘曲線擬合這種數據，然後對所得到的多項式進行微分；或用另一種方法對點數據進行三次樣條擬合，然後尋找樣條微分，但是，有時微分運算是不能避免的，在MATLAB中．用函數diff汁算一個矢量或者矩陣的微分(也可以理解為差分)。
a=[1 2 3 3 3 7 8 9];
b=diff(a) 一次微分
bb=diff(a,2) 二次微分
實際上diff(a)=[a(2)-a(1),a(3)-a(2),……,a(n)-a(n-1)]
對於求矩陣的微分，即為求各列矢量的微分，從矢量的微分值可以判斷矢量的單調性、是否等間距以及是否有重復的元素。

符號微分運算(diff)

syms x t a
f =cos(a*x)
df =diff(f) 由findsym的規則，隱式的指定對x進行微分
dfa=diff(f,'a') 指定對變數a進行微分
dfa=diff(f,'a',3) 三次微分
diff函數不僅作用在標量上，還可以在矩陣上，運算規則就是按矩陣的元素分別進行微分
syms a x
A=[cos(a*x),sin(a*x),-sin(a*x),cos(a*x)];
dA=diff(A)

微分方程dsolve

在matlab中，符號表達式中包含字母D用來表示微分運算，D2,D3分別對應第二，第三階導數，D2y表示d2y/dt2 把t預設了
y=dsolve(『Dy=f(y)』) 單個方程，單個輸出
[u,v]=dsolve(『Du=f(u,v)』,』Dv=g(u,v)』) 2個方程，2個輸出
s=dsolve(『Dx=f(x,y,z)』,』Dy=g(x,y,z)』,』Dz=k(x,y,z)』)
s.x s.y s.z 3個方程，架構數組
dsolve('Dx=-a*x') 結果：C1*exp(-a*t) 沒給定初值，所以結果中含參變數
x=dsolve('Dx=-a*x','x(0)=1','s') 結果exp(-a*s) 給定了初值，獨立變數設為s

計算多元函數的梯度

fx=gradient(f) f是一個矢量返回f的一維數值梯度，fx對應於x方向的微分。
[x,y]=meshgrid(-2:.2:2,-2:.2:2);
z=x.*exp(-x.^2-y.^2);
[px,py]=gradient(z,.2,.2);
contour(z),hold on 畫等值線
quiver(px,py)

matlab字元串運算

利用sym命令創建表達式
f=sym(『cos(x)+sin(x)』)或 syms x , f=cos(x)+sin(x)

diff(f) 求其導數
（也可直接用命令f=diff(『cos(x)+cos(y)』)
當字元表達式中含有多於一個的變數時，只有—個變數是獨立變數。如果不告訴matlab哪一個變數是獨立變數，則可以通過findsym命令詢問

利用findsym命令查詢獨立變數

f=sym('sin(a*x)+b')
findsym(f,1) 給出獨立變數（一個變數，如果為2則給出2個變數）
findsym(f) 給出所有變數

符號表達式的化簡和替換

collect函數 collect（f，v）表示將f表示為關於符號變數v的多項式形式，即關於v合並同類項，v預設，則用findsym確定的預設變數
syms x y
f=x^2*y+y*x-x^2-2*x+1
collect(f) 得到(-1+y)*x^2+(y-2)*x+1
collect(f,y) 得到(x+x^2)*y+1-x^2-2*x

expand函數 expand（f）將f展開，寫成和的形式
syms x
expand((x-1)^3) 得到x^3-3*x^2+3*x-1
horner函數 horner(f)將f寫成鑲嵌套形式
syms x
horner(x^3-6*x^2) 得到(-6+x)*x^2

factor函數 factor（f）將f轉換成低階有理多項式的乘積
syms x
f=x^3-6*x^2+11*x-6
factor(f) 得到 (x-1)*(x-2)*(x-3)
simplify(f)函數

綜合化簡
simple(f) 函數的最簡形式
syms x
f=2*sin(x^2)+cos(3*x)
simple(f) 如果不想看到中間過程，可z=simple(f) 有時使用兩次simple命令可以得到最簡式
如果想知道哪個簡化命令得到最後結果，可以加一個參數how
[z,how]=simple(f)

符號表達式的替換

subs(f,new,old)
f='a*x^2+b*x+c'
subs(f,'t','x') 得到a*(t)^2+b*(t)+c subs是一個符號函數，返回一個符號變數

subexpr函數

有時matlab返回的符號表達式難以理解，用subexpr函數，可以將表達式中重復出現的子式用一個符號表示，從而簡化表達形式
c=sym('c','real');
x=sym('x','real');
s=solve(x^3-x+c)
a=subexpr(s) 得到sigma = -108*c+12*(-12+81*c^2)^(1/2)
a =
[ 1/6*sigma^(1/3)+2/sigma^(1/3)]
[ -1/12*sigma^(1/3)-1/sigma^(1/3)+1/2*i*3^(1/2)*(1/6*sigma^(1/3)-2/sigma^(1/3))]
[ -1/12*sigma^(1/3)-1/sigma^(1/3)-1/2*i*3^(1/2)*(1/6*sigma^(1/3)-2/sigma^(1/3))]

pretty函數有時也能起到同樣的作用。

Pretty(f) 顯示函數的習慣書寫形式
線性方程組的求解
求解線性方程組，用反斜杠\
a=hilb(3)
b=[1 2 3]'
a\b
矩陣的特徵值和特徵向量
用eig(v,d)函數，[v,d]=eig(A); 其中d將返回特徵值，v返回相應的特徵向量，預設第二個參數將只返回特徵值
syms a b c real
A=[a b c; b c a; c a b];
[v,d]=eig(A);
為了觀察更清楚，使用以前學過的替換函數，這里不用默認的sigma，而改用M，顯式的代替繁瑣的表達子式
vv=subexpr(v);
vs=subs(vv,'m','sigma') 運行結果為
vs =
[ 1, 1, 1]
[ -(c+(m)-a)/(c-b), -(c-(m)-a)/(c-b), 1]
[ -(a-(m)-b)/(c-b), -(a+(m)-b)/(c-b), 1]
再用m替換d中的表達子式
dd=subexpr(d);
ds=subs(dd,』m』,』sigma』)
運行結果為ds =
[ (m), 0, 0]
[ 0, -(m), 0]
[ 0, 0, c+a+b]
note 求特徵值也可用以下命令
f=poly(A) poly函數
用來求A的特徵多項式
d=solve(f) solve（f）函數用來求多項式的解
svd( )函數
求矩陣的奇異值分解，將矩陣分解為兩個正交矩陣和對角矩陣的乘積
a=sym(hilb(2))
[u,s,v]=svd(a)

代數方程和方程組

代數方程的求解可用solve(f)命令，如果f不含＝，matlab將給表達式置零。方程的未知量在默認的情況下由findsym決定或顯式指出
syms a b c x
solve(a*x^2+b*x+c) 以x為默認變數
solve(a*x^2+b*x+c，a) 指定對a為變數

求含有等號的方程的解（一定要加單引號）

f=solve(『cos(x)=sin(x)』)
x=solve('exp(x)=tan(x)') 如果不能求得符號解，就計算可變精度解。
求解方程組與單方程類似
解一個三元一次方程
v=solve('a*u^2+v^2','u-v=1','a^2-5*a+6')
結果為v =

a: [4x1 sym] u: [4x1 sym] v: [4x1 sym]

極限運算limit

limit(f) 求x到0的極限
limit(f,x,a)或limit(f,a) 求x到a的極限
limit(f,a,』left』) limit(f,a,』right』) 求x到a的左極限和右極限
limit(f,inf) 求x趨於無窮的極限

符號求和symsum(s)

symsum(s) 以默認的findsym決定的變數求和
symsum(s,v) 以s中指定的變數v求和
symsum(s,a,b) symsum(s,v,a,b) 從a到b的有限項求和
syms k n
symsum(k) 從0到k求和
symsum(k,0,n-1) 從0到n－1求和
symsum(1/k^2,1,inf) 無限項求和

泰勒級數taylor(f)

taylor(f)表示求f的5階talor展開，可以增加參數指定展開的階數（默認式5），也可以對於多元函數指定展開的變數，還可以指定在哪個點展開
syms x t
taylor(exp(-x))
taylor(log(x),6,1) 在1點的6階taylor展開
taylor(x^t,3,t) 對t的3階taylor展開

fourier變換

fourier分析可以將信號轉換為不同頻率的正弦曲線。可對離散數據進行分析，也可對連續時間系統進行分析，特別在信號和圖形處理領域。離散變換（DFT）作用於有限數據的採集，最有效的是快速fourier變換（FFT）
F=fourier(f) 獨立變數x，返回關於參數w的函數
F=fourier(f,v) 返回函數F關於符號對象v的函數
F=fourier(f,u,v) 對關於u的函數f進行變換，而不是預設的w，返回函數F是關於v的函數
syms t v w x
fourier(1/t)
fourier(exp(-t)*sym('Heaviside(t)'),v)
fourier(diff(sym('F(x)')),x,w)

Fourier逆變換

f=ifourier(F) 預設獨立變數w，返回關於x的函數對w進行積分
f=ifourier(F,v) 返回函數f是關於符號對象v的函數，而不是預設的x
f=ifourier(F,u,v) 是關於u的函數f進行變換，而不是預設的x，返回函數f是關於v的函數