Neo项目中的拖拽排序区域定位优化解析
2025-06-27 05:18:03作者:卓艾滢Kingsley
背景介绍
在Neo项目的开发过程中,开发团队遇到了一个关于拖拽排序功能的技术挑战。当tab.Container组件被放置在一个绝对定位(absolute positioned)的父元素中时,DOM元素的边界矩形(DOMRect)不再自动匹配父元素的位置,这导致了拖拽排序时的定位计算出现偏差。
问题现象
具体表现为在类似examples.grid.bigData.ControlsContainer这样的场景下,拖拽排序功能无法准确定位元素位置。这是由于绝对定位的父元素改变了坐标系参考系,而原有的定位计算逻辑没有考虑这一变化。
技术解决方案
开发团队通过以下两个关键方法实现了优化:
-
onDragStart()方法改进:
- 在拖拽开始时,计算每个排序项相对于父元素的相对位置
- 从每个元素的坐标中减去父元素的x和y值
- 这样可以得到元素在父元素坐标系中的正确位置
-
onDragMove()方法增强:
- 在拖拽移动过程中,考虑父元素坐标系的影响
- 在进行位置差值计算时,同样需要减去父元素的边界矩形值
- 确保移动过程中的位置计算与起始位置使用相同的坐标系
实现难点
这个优化看似简单,但实际上涉及多个技术难点:
- 需要精确计算不同坐标系之间的转换关系
- 必须保证拖拽开始和移动过程中的计算逻辑一致性
- 要处理各种边界情况,确保在各种布局下都能正常工作
技术价值
这项优化具有以下技术价值:
- 增强了组件在复杂布局中的适应性
- 提高了拖拽排序功能的精确度
- 为后续类似功能的开发提供了参考方案
- 展示了如何处理DOM元素在不同坐标系中的定位问题
总结
Neo项目团队通过这次优化,解决了绝对定位父元素下拖拽排序的定位问题。这不仅体现了团队对细节的关注,也展示了他们在处理DOM定位问题上的专业能力。这种解决方案对于开发类似拖拽排序功能的项目具有很好的参考价值。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
185
196
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
480
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
276
97
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
380
3.44 K
暂无简介
Dart
623
140
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
648
265
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
157
210