vue3使用vuedraggable 虚拟列表
时间: 2025-07-15 22:38:13 浏览: 5
### 如何在 Vue 3 中使用 `vue-draggable` 实现虚拟列表
为了在 Vue 3 中实现带有拖拽功能的虚拟列表，可以考虑使用 `vue-draggable-next` 这一版本，因为原始的 `vuedraggable` 主要针对 Vue 2 设计[^1]。而 `vue-draggable-next` 支持 Vue 3 并且同样基于 Sortable.js 构建，提供了良好的兼容性和灵活性[^2]。
#### 安装依赖包
首先安装必要的 npm 包：
```bash
npm install vuedraggable@next
```
此命令会下载适合 Vue 3 版本使用的 `vuedraggable-next` 组件库。
#### 创建虚拟滚动容器组件
创建一个新的组件文件用于封装虚拟滚动逻辑以及展示项模板。这里假设已经有一个简单的无限加载或分页机制来获取数据源。
```javascript
// VirtualScrollContainer.vue
<template>
<div ref="containerRef" class="virtual-scroll-container">
<!-- 只渲染可见区域内的条目 -->
<draggable :list="visibleItems" @end="onDragEnd">
<component
:is="itemComponent"
v-for="(item, index) in visibleItems"
:key="index"
:data="item"
/>
</draggable>
</div>
</template>
<script setup lang="ts">
import { computed } from 'vue';
import draggable from 'vuedraggable';
const props = defineProps({
items: Array,
itemHeight: Number,
});
// 计算当前视窗内应该显示哪些条目的索引范围...
let startIndex = /* ... */;
let endIndex = /* ... */;
const visibleItems = computed(() => {
return props.items.slice(startIndex.value, endIndex.value);
});
function onDragEnd(event){
console.log('drag end', event.oldIndex,event.newIndex );
}
</script>
<style scoped>
.virtual-scroll-container {
overflow-y: auto;
height: 400px; /* 设置固定高度 */
}
/* 添加其他样式以优化用户体验 */
</style>
```
上述代码片段展示了如何通过计算属性动态决定哪些项目应当被呈现给用户，并利用 `vuedraggable-next` 来处理这些项目的重新排列事件。
请注意，在实际应用中还需要根据具体需求调整 `startIndex`, `endIndex` 的计算方式以及其他细节部分；此外也要注意性能调优方面的工作，比如当列表非常大时可能需要引入更复杂的算法来进行高效的数据管理和 DOM 更新操作。
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标签“复制 别人 网站 软件”明确指出了这个工具的主要功能，即复制他人网站的软件。
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- [^2]: CNN是一种前馈神经网络，由卷积层和池化层组成，特别在图像处理方面出色。与传统多层神经网络相比，CNN加入了卷积层和池化层，使特征学习更有效。
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基于ASP的深度学习网站导航系统功能详解
从给定文件中我们可以提取以下IT知识点：
### 标题知识点
#### "ASP系统篇"
- **ASP技术介绍**：ASP（Active Server Pages）是一种服务器端的脚本环境，用于创建动态交互式网页。ASP允许开发者将HTML网页与服务器端脚本结合，使用VBScript或JavaScript等语言编写代码，以实现网页内容的动态生成。
- **ASP技术特点**：ASP适用于小型到中型的项目开发，它可以与数据库紧密集成，如Microsoft的Access和SQL Server。ASP支持多种组件和COM（Component Object Model）对象，使得开发者能够实现复杂的业务逻辑。
#### "深度学习网址导航系统"
- **深度学习概念**：深度学习是机器学习的一个分支，通过构建深层的神经网络来模拟人类大脑的工作方式，以实现对数据的高级抽象和学习。
- **系统功能与深度学习的关系**：该标题可能意味着系统在进行网站分类、搜索优化、内容审核等方面采用了深度学习技术，以提供更智能、自动化的服务。然而，根据描述内容，实际上系统并没有直接使用深度学习技术，而是提供了一个传统的网址导航服务，可能是命名上的噱头。
### 描述知识点
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#### "栏目无限分类，自由添加，排序，设定是否前台显示"
- **动态网站结构设计**：这意味着网站结构具有高度的灵活性，支持创建无限层级的分类，允许管理员自由地添加、排序和设置分类的显示属性。这种设计通常需要数据库支持动态生成内容。
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#### "自助网站收录，后台审阅"
- **网站收录和审核机制**：该系统提供了一套自助收录流程，允许其他网站提交申请，由管理员进行后台审核，决定是否收录。
#### "网站广告在线发布"
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### 标签知识点
#### "ASP web 源代码 源码"
- **ASP程序开发**：标签表明这是一个ASP语言编写的网站源代码，可能是一个开源项目，供开发者下载、研究或部署到自己的服务器上。
### 压缩包子文件名称列表知识点
#### "深度学习(asp)网址导航程序"
- **文件内容和类型**：文件列表中提到的“深度学习(asp)网址导航程序”表明这是一个ASP语言编写的网址导航系统程序，可能包含了系统安装和配置需要的所有源文件。
通过以上分析，我们可以得出这个ASP系统是一个传统的网址导航系统，以后台管理为核心功能，并没有实际运用到深度学习技术。系统的主要功能包括对网站内容、分类、搜索引擎、广告位、以及其他网站相关信息的管理。它可能还提供了一个平台，供用户提交网址，供管理员审核并收录到导航中。源代码可能以ASP语言编写，并在文件中包含了所有必要的程序文件。
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## 数据
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关键引用：
- 引用[1]：提到Transformer模型的计算时间复杂度主要由自注意力机制的O(n²·d)决定。
- 引用[2]：详细解释了注意力机制的计算复杂度，包括QK转置的复杂度为O(N²d)，内存需求为N² + Nd。
- 引用[3]：提到原始注意力机制的时间复杂度为O(n²d)，并讨论了优化方法如稀疏注意力和线性注意力。
- 引用[4]：涉及多头注意力的未来趋势，但没有直接给出计算方法。
用户的问题是计算多头注意力机制的时间