vue3中watch监听数组让滚动条滚动
时间: 2025-01-03 15:32:04 浏览: 43
### 实现 Vue3 中监听数组变化并自动滚动滚动条
在 Vue3 中，可以利用 `watch` 来监控特定数据属性的变化，并通过自定义逻辑响应这些变化。对于希望实现当监听的数组发生变更时自动调整页面中的滚动条位置的需求来说，下面的方法能够满足此需求。
#### 使用 Composition API 和 Watcher 监控数组变动
为了达到这个目的，在组件脚本部分引入必要的依赖：
```javascript
import { ref, watch } from 'vue';
```
接着初始化目标数组以及代表当前滚动容器 DOM 节点的引用变量：
```javascript
const items = ref(['item1', 'item2']);
const scrollContainerRef = ref(null);
```
创建一个 watcher 函数来监视 `items` 数组内的任何更改；每当有新的项目被添加到列表中时，就会执行回调函数以更新视图状态或触发其他操作，比如让浏览器滚至最新加入的那一项处：
```javascript
watch(items, (newVal) => {
nextTick(() => {
const lastItemEl = document.querySelector('.list-item:last-child');
if (!lastItemEl || !scrollContainerRef.value) return;
// 让最后一个元素进入视野中央
lastItemEl.scrollIntoView({
behavior: "smooth",
block: "center"
});
})
}, { deep: true });
```
这里使用了 `nextTick()` 方法确保 DOM 更新完成后再尝试获取最新的节点信息。另外设置了 `{deep:true}` 参数使得即使只是修改现有对象内部的数据也能触发动态侦测机制[^4]。
最后记得给模板里的那个可滚动区域加上对应的 `ref="scrollContainer"` 属性以便于后续访问它的真实DOM实例:
```html
<div class="scroll-container" ref="scrollContainerRef">
<ul>
<!-- 动态渲染 item 列表 -->
<li v-for="(item,index) in items" :key="index" class="list-item">{{ item }}</li>
</ul>
</div>
<!-- 添加按钮用于测试新增加元素后的效果 -->
<button @click="addItem">Add Item</button>
```
上述代码片段展示了如何在一个简单的场景下工作——即每次向 `items` 数组追加新成员之后都会使该元素出现在用户的视线范围内。当然实际应用可能更加复杂些，但核心思路是一致的。
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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
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- **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。
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### 描述知识点
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### 标签知识点
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### 压缩包子文件名称列表知识点
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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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- 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