dif算法

❶ react用虚拟dom有什么好处

Virtual DOM 是一个模拟 DOM 树的 JavaScript 对象。 React 使用 Virtual DOM 来渲染 UI，当组件状态 state 有更改的时候，React 会自动调用组件的 render 方法重新渲染整个组件的 UI。
React 主要的目标是提供一套不同的, 高效的方案来更新 DOM.不是通过直接把 DOM 变成可变的数据, 而是通过构建 “Virtual DOM”, 虚拟的 DOM, 随后 React 处理真实的 DOM 上的更新来进行模拟相应的更新。

引入额外的一个层怎么就更快了呢?
那不是意味着浏览器的 DOM 操作不是最优的, 如果在上边加上一层能让整体变快的话?是有这个意思, 只不过 virtual DOM 在语义上和真实的 DOM 有所差别.最主要的是, virtual DOM 的操作, 不保证马上就会产生真实的效果.这样就使得 React 能够等到事件循环的结尾, 而在之前完全不用操作真实的 DOM。在这基础上, React 计算出几乎最小的 diff, 以最小的步骤将 diff 作用到真实的 DOM 上。批量处理 DOM 操作和作用最少的 diff 是应用自身都能做到的.任何应用做了这个, 都能变得跟 React 一样地高效。但人工处理出来非常繁琐, 而且容易出错. React 可以替你做到。
前面提到 virtual DOM 和真实的 DOM 有着不用的语义, 但同时也有明显不同的 API。
DOM 树上的节点被称为元素, 而 virtual DOM 是完全不同的抽象, 叫做 components。
component 的使用在 React 里极为重要, 因为 components 的存在让计算 DOM diff 更高效。

简单的说就是：
当然如果真的这样大面积的操作 DOM，性能会是一个很大的问题，所以 React 实现了一个虚拟 DOM，组件 DOM 结构就是映射到这个虚拟 DOM 上，React 在这个虚拟 DOM 上实现了一个 diff 算法，当要更新组件的时候，会通过 diff 寻找到要变更的 DOM 节点，再把这个修改更新到浏览器实际的 DOM 节点上，所以实际上不是真的渲染整个 DOM 树。这个虚拟 DOM 是一个纯粹的 JS 数据结构，所以性能会比原生 DOM 快很多。

❷ 前端需要计算题吗

算法是编程的"里子",不管你是前端还是后端,作为一名计算机工程师,具备一定的算法能力,是一种基本要求.具体一点,我们是来讲算法在前端工作中应用.web前端工作中,确实没有太多算法上的需求.以vue等着名框架的虚拟dom的diff算法来讲,框架已经被很好的实现了,你在使用框架的时候是不会涉及到具体的diff算法.但是理解算法,可以让你更好的理解框架,从而也能更好的使用框架,提高页面的性能.再宽泛的来讲算法,很多特殊的需求也会需要你来设计一个算法.比如某个需求有很多个异步请求要发送给服务器,全部完成之后,可以继续下一件事情.可能很多人要说,这个很简单,一个Promise.all就可以解决。
但是请你考虑下面稍有变化的情况,因为服务器的压力问题,限制同一个客户端只能在同一时间只能发送2个异步请求,所以你就必须对Promise.all做出适当的修改在这样的情况下,你就需要设计到一套算法去高效完成它。希望我的回答对你有帮助，欢迎采纳我的回答，谢谢。

❸ vue需要使用key来给每个节点做一个唯一标识，Diff算法就可以正确的识别此节点，更高效的更新虚拟DOM吗

是的。页面的数据变化时，Diff算法会比较同层级节点。当有唯一标识的时候，虚拟DOM可以识别位置，更新相应节点；无唯一标识的时候，会更新同层级节点。数据量大的时候明显更快。

❹ Vue 在更新 DOM 时是异步执行的，怎么理解吗

是异步的。
Vue在检测到你的数据发生变化时， 将开启一个异步更新队列，通过DIFF算法找出实际需要更新的DOM元素，需要等队列中所有数据变化完成之后，才统一进行实际DOM更新。

❺ 股票中的MACD是什么意思如何使用

MACD称为指数平滑异同移动平均线，是从双移动平均线发展而来的，由快的移动平均线减去慢的移动平均线，MACD的意义和双移动平均线基本相同，但阅读起来更方便。当MACD从负数转向正数，是买的信号。当MACD从正数转向负数，是卖的信号。当MACD以大角度变化，表示快的移动平均线和慢的移动平均线的差距非常迅速的拉开，代表了一个市场大趋势的转变。
当 MACD 与 Trigger 线均为正值，即在 0 轴以上时，表示大势仍处多头市场，趋势线是向上的。而这时柱状垂直线图(Oscillators) 是由 0 轴往上升延，可以大胆买进。
当 MACD 与 Trigger 线均为负值，即在 0 轴以下时，表示大势仍处空头市场，趋势线是向下的。而这时柱状垂直线图 (Oscillators) 是由 0 轴上往下跌破中心 0 轴，而且是在 0 轴下展延，这时应该立即卖出。
当 MACD 与 K 线图的走势出现背离时，应该视为股价即将反转的信号，必须注意盘中走势。
就其优点而言，MACD 可自动定义出目前股价趋势之偏多或偏空，避免逆向操作的危险。而在趋势确定之后，则可确立进出策略，避免无谓之进出次数，或者发生进出时机不当之后果。MACD 虽然适于研判中期走势，但不适于短线操作。再者，MACD 可以用来研判中期上涨或下跌行情的开始与结束，但对箱形的大幅振荡走势或胶着不动的盘面并无价值。同理，MACD用于分析各股的走势时，较适用于狂跌的投机股，对于价格甚少变动的所谓牛皮股则不适用。总而言之，MACD 的作用是从市场的转势点找出市场的超买超卖点。

❻ 同一副图多周期macd同时显示diff的算法问题

首先跨周期引用只能小引用大不能大引用小,再有你提供的代码不是跨周期引用,你的代码仅仅是改变了一下参数而已.

如果想同时看30分钟,60分钟,日线,只能在30分钟下同时看这三个周期,效果如下图.

❼ 如何求变量的二阶导数

一般来说仪的方程都是一阶导数
现在相求二阶导数
基本是可能的因为你的原来的方程都是一阶的
证明你将所有的方程都是用上了可以你现在却多出了一个二阶导数
就是相当于多了一个变量
却没有方程来约束除非你增加方程数量
就是关于个二阶导数的方程不过可以使用数值算法计算导数
这个当然不太准确方法如下diff(y(1))./diff(t)这就得到了y1的一阶导数，但是没使用一次diff，数据就会少一个

❽ Diff 算法的原理是什么，怎样学习和理解

很多人都会说"学一样东西难",一开始我也觉得很大程度是因为每个人的智力水平等等不可改变的因素. 但是后来我发现,有一个东西也很能决定一个人是否会觉得一样东西难学,那就是理解方式. 一件事物通过不同的途径让一个人理解效果差异是很大的.就比。

❾ 求matlab常用函数语句及说明~

另外发给你一个文档，注意查收

matlab常用到的永久变量

ans：计算结果的默认变量名。
i j：基本虚数单位。
eps：系统的浮点(F10a9Bg个oht)：
inf: 无限大，例1/0
nan NaN：非数值(N航a nmnb谢)
pi：圆周率n(n＝3．1415926．．)。
realmax：系统所能表示的最大数值。
realmin: 系统所能表示的最小数值，
nargin: 函数的输入参数个数：
nargout：函数的输出多数个数
①matlab的所有运算都定义在复数城上。对于方根问题运算只返回处于第一象限的解。
⑦matlab分别用左斜／和右\来表示“左除和“右除”运算。对于标量运算而言，这两者的作用没有区别：但对于矩阵运算来说，二者将产生不同的结果。

多项式的表示方法和运算

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

函数roots求多项式的根 roots(p)

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

由根重组多项式poly(根)

q=poly(r)
real(q) 有时会产生虚根，这时用real抽取实根即可
conv(a,b)函数

多项式乘法（执行两个数组的卷积）

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

多项式的加减法，低阶的多项式必须用首零填补，使其与高阶多项式有同样的阶次

多项式除法 [q , r]=deconv(c , b) 表示b/c q为商多项式，r为余数

多项式的导数 polyder(f)

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

多项式的曲线拟合

x=[1 2 3 4 5];
y=[5.6 40 150 250 498.9];
p=polyfit(x,y,n) 数据的n次多项式拟合 poly：矩阵的特征多项式、根集对应的多项式
x2=1:0.1:5; n取1时，即为最小二乘法
y2=polyval(p,x2); 计算多项式的值
（polyvalm计算矩阵多项式）
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

多项式插值

YI=interp1(x,y,XI,’method’) 一维插值
(XI为插值点的自变量坐标向量,可以为数组或单个数。
method为选择插值算法的方法，包括：
linear(线性插值)
cubic(立方插值)
spline(三次样条插值)
nearst(最近临插值)
一维博里叶变换插值使用函数interpft实现，计算含有周期函数值的矢量的傅里叶变换
然后使用更多的点进行傅里叶变换的逆变换，函数的使用格式如下：y=interpft(x,n) 其中x是含有周期函数值的矢量，并为等距的点，n为返同等间距点的个数。

求解一元函数的最小值

y=fminbnd('humps',0.3,1) humps为一内置函数

求解多元函数的最小值

函数fminserch用于求多元函数的最小值。它可以指定一个开始的矢量，并非指定一个区间。此函数返回一个矢量为此多元函数局部最小函数值对应的自变量

纹理成图功能

由warp函数的纹理成图功能实现平面图像在空间三维曲面上的显示。
将文件名为flowers.tif的图像分别投影到圆柱形和球星表面上
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);
复制代码
求函数的零点

求函数humps在[1，2]区间上的零点 fzero(‘humps’,[1,2]);
也可以给一个初始值 fzero(‘humps’,0.9);
对于多项式可直接由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)

函数定积分

q=quadl(‘humps’,0,1) 求humps函数在0 1区间上的定积分，也可以用quad语句
二重积分 首先计算内积分，然后借助内积分的中间结果再求出二重积分的值，类似于积分中的分步积分法。
Result=dblquad(‘integrnd’,xin,xmax.,ymin,ymax) integrnd为被积函数的名称字符串

符号积分运算int(f)，最精确的是符号积分法

计算s=∫12[∫01xydx]dy
syms x y 中间为空格，不能为逗号
s=int(int(‘x^y’,’x’,0,1),’y’,1,2) 引号可省略
vpa(s) 显示s的值

内积分限为函数的二重积分

I=∫14[∫√y2(x2+y2)dx]dy
符号法I=vpa(int(int(‘x^2+y^2’,’x’,sqrt(y),2),’y’,1,4)

微分运算（diff）

微分是描述一个函数在一点处的斜率，是函数的微观性质、因此积分对函数的形状在小范围内的改变不敏感，而微分很敏感。 —个函数的小的变化，容易产生相邻点的斜率的大的改变。由干微分这个固有的困难．所以尽可能避免数值微分．特别是对实验获得的数据进行微分。在这种情况，最好用最小二乘曲线拟合这种数据，然后对所得到的多项式进行微分；或用另一种方法对点数据进行三次样条拟合，然后寻找样条微分，但是，有时微分运算是不能避免的，在MATLAB中．用函数diff汁算一个矢量或者矩阵的微分(也可以理解为差分)。
a=[1 2 3 3 3 7 8 9];
b=diff(a) 一次微分
bb=diff(a,2) 二次微分
实际上diff(a)=[a(2)-a(1),a(3)-a(2),……,a(n)-a(n-1)]
对于求矩阵的微分，即为求各列矢量的微分，从矢量的微分值可以判断矢量的单调性、是否等间距以及是否有重复的元素。

符号微分运算(diff)

syms x t a
f =cos(a*x)
df =diff(f) 由findsym的规则，隐式的指定对x进行微分
dfa=diff(f,'a') 指定对变量a进行微分
dfa=diff(f,'a',3) 三次微分
diff函数不仅作用在标量上，还可以在矩阵上，运算规则就是按矩阵的元素分别进行微分
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，符号表达式中包含字母D用来表示微分运算，D2,D3分别对应第二，第三阶导数，D2y表示d2y/dt2 把t缺省了
y=dsolve(‘Dy=f(y)’) 单个方程，单个输出
[u,v]=dsolve(‘Du=f(u,v)’,’Dv=g(u,v)’) 2个方程，2个输出
s=dsolve(‘Dx=f(x,y,z)’,’Dy=g(x,y,z)’,’Dz=k(x,y,z)’)
s.x s.y s.z 3个方程，架构数组
dsolve('Dx=-a*x') 结果：C1*exp(-a*t) 没给定初值，所以结果中含参变量
x=dsolve('Dx=-a*x','x(0)=1','s') 结果exp(-a*s) 给定了初值，独立变量设为s

计算多元函数的梯度

fx=gradient(f) f是一个矢量返回f的一维数值梯度，fx对应于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 画等值线
quiver(px,py)

matlab字符串运算

利用sym命令创建表达式
f=sym(‘cos(x)+sin(x)’)或 syms x , f=cos(x)+sin(x)

diff(f) 求其导数
（也可直接用命令f=diff(‘cos(x)+cos(y)’)
当字符表达式中含有多于一个的变量时，只有—个变量是独立变量。如果不告诉matlab哪一个变量是独立变量，则可以通过findsym命令询问

利用findsym命令查询独立变量

f=sym('sin(a*x)+b')
findsym(f,1) 给出独立变量（一个变量，如果为2则给出2个变量）
findsym(f) 给出所有变量

符号表达式的化简和替换

collect函数 collect（f，v）表示将f表示为关于符号变量v的多项式形式，即关于v合并同类项，v缺省，则用findsym确定的缺省变量
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函数 expand（f）将f展开，写成和的形式
syms x
expand((x-1)^3) 得到x^3-3*x^2+3*x-1
horner函数 horner(f)将f写成镶嵌套形式
syms x
horner(x^3-6*x^2) 得到(-6+x)*x^2

factor函数 factor（f）将f转换成低阶有理多项式的乘积
syms x
f=x^3-6*x^2+11*x-6
factor(f) 得到 (x-1)*(x-2)*(x-3)
simplify(f)函数

综合化简
simple(f) 函数的最简形式
syms x
f=2*sin(x^2)+cos(3*x)
simple(f) 如果不想看到中间过程，可z=simple(f) 有时使用两次simple命令可以得到最简式
如果想知道哪个简化命令得到最后结果，可以加一个参数how
[z,how]=simple(f)

符号表达式的替换

subs(f,new,old)
f='a*x^2+b*x+c'
subs(f,'t','x') 得到a*(t)^2+b*(t)+c subs是一个符号函数，返回一个符号变量

subexpr函数

有时matlab返回的符号表达式难以理解，用subexpr函数，可以将表达式中重复出现的子式用一个符号表示，从而简化表达形式
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函数有时也能起到同样的作用。

Pretty(f) 显示函数的习惯书写形式
线性方程组的求解
求解线性方程组，用反斜杠\
a=hilb(3)
b=[1 2 3]'
a\b
矩阵的特征值和特征向量
用eig(v,d)函数，[v,d]=eig(A); 其中d将返回特征值，v返回相应的特征向量，缺省第二个参数将只返回特征值
syms a b c real
A=[a b c; b c a; c a b];
[v,d]=eig(A);
为了观察更清楚，使用以前学过的替换函数，这里不用默认的sigma，而改用M，显式的代替繁琐的表达子式
vv=subexpr(v);
vs=subs(vv,'m','sigma') 运行结果为
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替换d中的表达子式
dd=subexpr(d);
ds=subs(dd,’m’,’sigma’)
运行结果为ds =
[ (m), 0, 0]
[ 0, -(m), 0]
[ 0, 0, c+a+b]
note 求特征值也可用以下命令
f=poly(A) poly函数
用来求A的特征多项式
d=solve(f) solve（f）函数用来求多项式的解
svd( )函数
求矩阵的奇异值分解，将矩阵分解为两个正交矩阵和对角矩阵的乘积
a=sym(hilb(2))
[u,s,v]=svd(a)

代数方程和方程组

代数方程的求解可用solve(f)命令，如果f不含＝，matlab将给表达式置零。方程的未知量在默认的情况下由findsym决定或显式指出
syms a b c x
solve(a*x^2+b*x+c) 以x为默认变量
solve(a*x^2+b*x+c，a) 指定对a为变量

求含有等号的方程的解（一定要加单引号）

f=solve(‘cos(x)=sin(x)’)
x=solve('exp(x)=tan(x)') 如果不能求得符号解，就计算可变精度解。
求解方程组与单方程类似
解一个三元一次方程
v=solve('a*u^2+v^2','u-v=1','a^2-5*a+6')
结果为v =

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

极限运算limit

limit(f) 求x到0的极限
limit(f,x,a)或limit(f,a) 求x到a的极限
limit(f,a,’left’) limit(f,a,’right’) 求x到a的左极限和右极限
limit(f,inf) 求x趋于无穷的极限

符号求和symsum(s)

symsum(s) 以默认的findsym决定的变量求和
symsum(s,v) 以s中指定的变量v求和
symsum(s,a,b) symsum(s,v,a,b) 从a到b的有限项求和
syms k n
symsum(k) 从0到k求和
symsum(k,0,n-1) 从0到n－1求和
symsum(1/k^2,1,inf) 无限项求和

泰勒级数taylor(f)

taylor(f)表示求f的5阶talor展开，可以增加参数指定展开的阶数（默认式5），也可以对于多元函数指定展开的变量，还可以指定在哪个点展开
syms x t
taylor(exp(-x))
taylor(log(x),6,1) 在1点的6阶taylor展开
taylor(x^t,3,t) 对t的3阶taylor展开

fourier变换

fourier分析可以将信号转换为不同频率的正弦曲线。可对离散数据进行分析，也可对连续时间系统进行分析，特别在信号和图形处理领域。离散变换（DFT）作用于有限数据的采集，最有效的是快速fourier变换（FFT）
F=fourier(f) 独立变量x，返回关于参数w的函数
F=fourier(f,v) 返回函数F关于符号对象v的函数
F=fourier(f,u,v) 对关于u的函数f进行变换，而不是缺省的w，返回函数F是关于v的函数
syms t v w x
fourier(1/t)
fourier(exp(-t)*sym('Heaviside(t)'),v)
fourier(diff(sym('F(x)')),x,w)

Fourier逆变换

f=ifourier(F) 缺省独立变量w，返回关于x的函数对w进行积分
f=ifourier(F,v) 返回函数f是关于符号对象v的函数，而不是缺省的x
f=ifourier(F,u,v) 是关于u的函数f进行变换，而不是缺省的x，返回函数f是关于v的函数