vue城市列表插件

vue城市列表插件相关知识

• VUE开发一个组件——Vue PC城市选择

  前言 前面用vue开发了三四个组件了，都是H5的，现在来看看PC是如何玩转组件的？其实和H5相同，样式不同而已。 相关推荐 《VUE开发一个组件——日历选择控件》 《VUE开发一个组件——移动端弹出层（IOS版）》 《VUE开发一个组件——Vue tree树形结构》 都提供源码，可以去github上面获取。 城市控件 开始今天的课题，制作一个PC版的城市选择控件。 样式制作 <template> <div id="app"> <p>{{title}}</p> <div class="city"> <input type="text" placeholder="出发城市" @focu
• VUE开发一个组件——Vue H5城市选择控件

  前言 昨天用《VUE开发一个组件——Vue PC城市选择控件》 , 有朋友说需要用字母筛选，其实已经用字母筛选了，不过是每4个，没有对单个，所以H5我们就用单个字母快速查找。 数据部分 和《VUE开发一个组件——Vue PC城市选择控件》 一样，但是不需要每4个再分组了。 cityListData(){ let map = {}; let temps = []; this.dataList.map(item=>{ if(item.airportCode){ let ekey = item.airportCode.charAt(0).toUpperCase(); temps = map[ekey] || []; temps.push({ a
• Flutter 城市列表 索引&悬停

  我的Flutter开源库： Flutter 汉字转拼音库lpinyin Flutter 常用工具类库common_utils Flutter 城市列表 索引&悬停 Flutter 时间轴工具类TimelineUtil [QuickSelectListView] 包含有悬停效果ListView，索引 IndexBar，触摸IndexBar Tag滚动到指定item。QuickSelectListView是通过IndexBar与SuspensionListView封装,可以快速实现城市列表效果。源码已经开源到flutterchina flukit组件库中，欢迎star。 GitHub:QuickSelectListView. 一、城市名转拼音 Flutter版汉字转拼音库已经
• 【React】开发一个城市选择控件

  想到做这个，是因为无意中在github上看到了这一个仓库https://github.com/lunlunshiwo/ChooseCity，做的就是一个城市选择控件，是用vue写的，说的是阿里的一道题目，然后想想自己闲着也是闲着，就动手用react又重新做了一遍。演示地址：城市选择控件github: https://github.com/Rynxiao/city-selector整体效果如下：要求可定位到当前所在城市，可支持传城市下次打开优先选取上次定位城市，如本次定位和上次不一样，则取本地城市，同时展示最近选择的城市，最近选择的城市可配城市列表按字母分组，如B组：北京、包头，同时左侧带A-Z导航符条，点击对应字母定位至对应的组位置，如点击C则定位至C组，同时弹出提示为C支持城市搜索，页头带搜索框，可支持联想功能，注意性能选择对应城市，会将对应城市数据带回给使用页面支持单个页面上同时存在多个城市组件页面用flex布局（css）说明个人采用的路由形式，因此没有做成一个具体的组件(要组件化也就是把state换成

vue城市列表插件相关课程

• Vue2.5-2.6-3.0开发去哪儿网App 零基础入门到实战 从Vue基础语法入手，逐层递进，实战项目贴近企业流程，完全按照企业级别代码质量和工程开发流程进行授课，让你理解这套技术在企业中被使用的真实流程，更好的掌握Vue各个基础知识点。

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• 基于Vue3+Vite+TS，二次封装element-plus业务组件 很多前端开发者只会调用element-plus组件库已有组件，在面对需要定制的场景，或者想要简化使用组件的时候，就会无从下手。本课程深度结合前沿技术栈Vue+Vite+TS，全方位讲解二次封装的思想、技巧、组件设计等，并提供了大量封装实例，帮大家掌握组件的二次封装，实现前端进阶！

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• Vue全家桶实战 从零独立开发企业级电商系统 课程以Vue全家桶作为主要的技术体系，模拟小米商城，从0开始开发网页和交互功能。你学习丰富的技术栈和各类组件知识，还能了解Git、动画、开发调试等方面的知识。同时项目本身具有很强的实用性，稍作修改，便能“为我所用”。

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vue城市列表插件相关教程

• 1. Vue Syntax Highlight 插件 可以看到没有安装高亮插件的时候，vue 代码是默认的颜色，非常的不友好。接下来我们就来安装一下高亮语法插件，步骤如下：安装完成之后，切换一下 vue 文件或者关掉再打开即可看到语法已经高亮了。
• 3. 表格插件 实际项目开发中并非仅仅是单纯的展示一个表格，有可能需要动态的插入单元格数据、动态的删除行或者列、数据分页、异步加载、或者是动态的修改表格的内容等等的操作，以上这些操作需要通过 JavaScript 去操作进行。项目开发中崇尚对高度相同操作的函数进行封装打包，这也是面向对象的精髓（虽然 JavaScript 不是面向对象语言）。我们可以手动封装一个对 table 表格进行操作的类，也可以使用现成的表格插件，现在介绍一个表格插件 layui-table：991
• 3. 使用插件 通过全局方法 Vue.use () 使用插件。它需要在你调用 new Vue () 启动应用之前完成：Vue.use(MyPlugin)new Vue({ // ...组件选项})也可以传入一个可选的选项对象：Vue.use(MyPlugin, { someOption: true })Vue.use 会自动阻止多次注册相同插件，即使多次调用也只会注册一次该插件。Vue.js 官方提供的一些插件 (例如 vue-router) 在检测到 Vue 是可访问的全局变量时会自动调用 Vue.use ()。然而在像 CommonJS 这样的模块环境中，你应该始终显式地调用 Vue.use ()：// 用 Browserify 或 webpack 提供的 CommonJS 模块环境时var Vue = require('vue')var VueRouter = require('vue-router')// 不要忘了调用此方法Vue.use(VueRouter)awesome-vue 集合了大量由社区贡献的插件和库。
• 2. Vuejs Snippets 插件 写vue相关的代码，怎么能少了代码块插件呢！这个插件可以快速的生成相应的vue代码块，快来看看吧。
• 5. Ruby 市场需求 Ruby 开发人员的工作都与 Web 开发有关，这些工作大多数要求了解 Rails 框架、其他开发语言或工具。Ruby 的热门岗位包括：Ruby 或 Ruby on Rails 工程师；Ruby 或 Ruby on Rails 专职开发；后端工程师；全栈开发工程师（带有Ruby之类的语言）；敏捷软件开发人员；构建发布工程师；Web 开发人员/软件工程师。这是 Ruby China 上最近发的一些招聘帖子。Ruby 中文官网发布的招聘信息这是每日统计全球网站使用的 Web 语言份额的一张截图：全球网站使用的 Web 语言份额Ruby 是我最爱的一门语言没有之一，不过说到就业的问题，如果您在一线城市，学习 Ruby 是一个不错的选择。如果您在二线城市，能选择的机会就会很少，PHP 和 Java 会更好地找到工作。
• 3. 两地调度 这是 leetcode 上算法部分第 1029 题，为简单编程题。题目描述如下：公司计划面试 2N 人。第 i 人飞往 A 市的费用为 costs[i][0]，飞往 B 市的费用为 costs[i][1]。返回将每个人都飞到某座城市的最低费用，要求每个城市都有 N 人抵达。示例：输入：[[10,20],[30,200],[400,50],[30,20]]输出：110解释：第一个人去 A 市，费用为 10。第二个人去 A 市，费用为 30。第三个人去 B 市，费用为 50。第四个人去 B 市，费用为 20。最低总费用为 10 + 30 + 50 + 20 = 110，每个城市都有一半的人在面试。Tips：1 <= costs.length <= 100；costs.length 为偶数；1 <= costs[i][0], costs[i][1] <= 1000。这道题需要认真思考下，对于贪心的算法而言我们要首先确定贪心的值。我们的值并不是拿去城市的费用值来做贪心，这里要非常注意，因为每个人必须两个城市中选择去一个，如果去了 A 市就不能去 B 市；反之，去了 B 市就不能去 A 市。可以很容易想到我们贪心的值应该是候选人去 A 市和 B 市花费的差值，接着将列表元素按照相应的差值从小到大进行排列，前 N 个人去 A 市，后 N 个人去 B 市，这便是这道题最精妙的解题思路，是不是很有意思？有了上面的贪心过程，那么 Python 实现便呼之欲出：def twoCitySchedCost(self, costs): min_costs = 0 N = len(costs) // 2 # 调用python的排序函数，排序值为相应差值 costs.sort(key=lambda x:x[0]-x[1]) # 排序后的前半部分人去A市 min_costs += sum([costs[i][0] for i in range(N)]) # 后半部分人去B市 min_costs += sum(costs[i][1] for i in range(N, 2 * N)) return min_costs可以看到，这里算法的时间复杂度为 O(nlogn)O(nlogn)O(nlogn)，在问题规模 N 非常大时，主要的时间消耗在于快排方法 (sort) 那里。

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