FrontPage巧制網(wǎng)站目錄

件版本：
軟件大小：
軟件授權：
適用平臺：
http://dl.pconline.com.cn/download/381807.html

如果制作一個目錄網(wǎng)頁，將某一網(wǎng)頁上的鏈接內容都以目錄的形式顯示出來，通過該目錄很容易找到需要的內容，這樣既便于瀏覽者訪問，也給我們維護站點提供了方便。在FrontPage XP中我們可以輕松打造網(wǎng)站的結構目錄，效果非常好。

一、創(chuàng)建結構導航目錄

在FrontPage中可以使用插入目錄組件的方法來創(chuàng)建目錄。創(chuàng)建時首先單擊程序界面左側的“導航”選項，切換到“導航”視圖窗口中，隨后在“導航”窗口中右鍵單擊“首頁”圖標，在彈出的快捷菜單中選擇“新建-網(wǎng)頁”命令，隨后新建一個網(wǎng)頁，并將它命名為“目錄”。

切換到“網(wǎng)頁”視圖下，打開“目錄”網(wǎng)頁，單擊“插入”菜單中“Web組件”命令。打開“Web組件”對話框，在“組件類型”列表中選擇“目錄”，在“選擇目錄”項下選擇“該Web站點”。單擊“完成”按鈕，彈出“目錄屬性”對話框。其中在“目錄初始點的網(wǎng)頁”文本框中輸入要用作目錄起點的網(wǎng)頁名稱，或者單擊“瀏覽”查找需要的網(wǎng)頁。在此用戶可以指定某個文件夾中的一個網(wǎng)頁，目錄將會自動找到該網(wǎng)頁上所有的超鏈接所鏈接的網(wǎng)頁。如果要為整個網(wǎng)站創(chuàng)建目錄，在此輸入首頁地址。在“選項”區(qū)中按照要求選擇網(wǎng)頁的顯示方式。

單擊“確定”按鈕即可在當前網(wǎng)頁生成一份指定的網(wǎng)頁或站點的目錄

提示：如果要在起始點所在的網(wǎng)頁上創(chuàng)建目錄，則目錄標題將會是指向同一網(wǎng)頁的超鏈接。例如，如果要在網(wǎng)頁 Index.htm上創(chuàng)建目錄，而起始點是 Index.htm(同一網(wǎng)頁)，則目錄的標題將會是指向 Index.htm 的超鏈接。如果希望不包括目錄標題這樣的循環(huán)超鏈接，在“標題字號”框中選擇“無”。

二、創(chuàng)建類別目錄

在FrontPage中，用戶可以對站點中的網(wǎng)頁進行歸類，然后基于網(wǎng)頁類別創(chuàng)建目錄。使用類別的好處是管理方便，在第一次設置完成后，若有其他文件添加入該類別中，只要經(jīng)過簡單的設置，即可加入新的目錄中。

創(chuàng)建時在“文件夾”視圖下，按下鍵盤上的“CTRL”鍵，選中需要分為同一類別的文件，單擊右鍵，在打開的右鍵菜單中選擇“屬性”命令，打開“屬性”對話框

然后在“可用類別”列表中勾選該文件所在的屬類別，單擊右側的“類別”按鈕，打開“主類別列表”對話框，在“新建類別”文本框中輸入新建類別的名稱，單擊“添加”按鈕添加到類別中。單擊“確定”按鈕完成。

切換到“網(wǎng)頁”視圖打開一個網(wǎng)頁，單擊“插入”菜單中的“Web組件”命令，打開“插入Web組件”對話框。從“組件類型”列表框中選擇“目錄”選項，再從“選擇目錄”列表框中選擇“基于網(wǎng)頁類別”選項。

單擊“完成”按鈕，打開“類別屬性”對話框，在此選擇文件所在的類別。隨后在“文件排序依據(jù)”框中選擇一種文件排序的依據(jù)。如果希望按標題的字母順序對列表進行排序，在此選擇“文檔標題”;如果希望按文件日期對列表進行排序，選擇“上一次修改日期”;單擊“確定”按鈕，即可生產(chǎn)需要類別的網(wǎng)頁目錄，單擊“用瀏覽器預覽”可以測試目錄。

注于Java領域優(yōu)質技術，歡迎關注

作者：一像素

0、算法概述

0.1 算法分類

十種常見排序算法可以分為兩大類：

比較類排序：通過比較來決定元素間的相對次序，由于其時間復雜度不能突破O(nlogn)，因此也稱為非線性時間比較類排序。
非比較類排序：不通過比較來決定元素間的相對次序，它可以突破基于比較排序的時間下界，以線性時間運行，因此也稱為線性時間非比較類排序。

0.2 算法復雜度

0.3 相關概念

穩(wěn)定：如果a原本在b前面，而a=b，排序之后a仍然在b的前面。
不穩(wěn)定：如果a原本在b的前面，而a=b，排序之后 a 可能會出現(xiàn)在 b 的后面。
時間復雜度：對排序數(shù)據(jù)的總的操作次數(shù)。反映當n變化時，操作次數(shù)呈現(xiàn)什么規(guī)律。
空間復雜度：是指算法在計算機

內執(zhí)行時所需存儲空間的度量，它也是數(shù)據(jù)規(guī)模n的函數(shù)。

1、冒泡排序（Bubble Sort）

冒泡排序是一種簡單的排序算法。它重復地走訪過要排序的數(shù)列，一次比較兩個元素，如果它們的順序錯誤就把它們交換過來。走訪數(shù)列的工作是重復地進行直到?jīng)]有再需要交換，也就是說該數(shù)列已經(jīng)排序完成。這個算法的名字由來是因為越小的元素會經(jīng)由交換慢慢“浮”到數(shù)列的頂端。

1.1 算法描述

比較相鄰的元素。如果第一個比第二個大，就交換它們兩個；
對每一對相鄰元素作同樣的工作，從開始第一對到結尾的最后一對，這樣在最后的元素應該會是最大的數(shù)；
針對所有的元素重復以上的步驟，除了最后一個；
重復步驟1~3，直到排序完成。

1.2 動圖演示

1.3 代碼實現(xiàn)

2、選擇排序（Selection Sort）

選擇排序(Selection-sort)是一種簡單直觀的排序算法。它的工作原理：首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置，然后，再從剩余未排序元素中繼續(xù)尋找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。以此類推，直到所有元素均排序完畢。

2.1 算法描述

n個記錄的直接選擇排序可經(jīng)過n-1趟直接選擇排序得到有序結果。具體算法描述如下：

初始狀態(tài)：無序區(qū)為R[1..n]，有序區(qū)為空；
第i趟排序(i=1,2,3…n-1)開始時，當前有序區(qū)和無序區(qū)分別為R[1..i-1]和R(i..n）。該趟排序從當前無序區(qū)中-選出關鍵字最小的記錄 R[k]，將它與無序區(qū)的第1個記錄R交換，使R[1..i]和R[i+1..n)分別變?yōu)橛涗泜€數(shù)增加1個的新有序區(qū)和記錄個數(shù)減少1個的新無序區(qū)；
n-1趟結束，數(shù)組有序化了。

2.2 動圖演示

2.3 代碼實現(xiàn)

2.4 算法分析

表現(xiàn)最穩(wěn)定的排序算法之一，因為無論什么數(shù)據(jù)進去都是O(n²)的時間復雜度，所以用到它的時候，數(shù)據(jù)規(guī)模越小越好。唯一的好處可能就是不占用額外的內存空間了吧。理論上講，選擇排序可能也是平時排序一般人想到的最多的排序方法了吧。

3、插入排序（Insertion Sort）

插入排序（Insertion-Sort）的算法描述是一種簡單直觀的排序算法。它的工作原理是通過構建有序序列，對于未排序數(shù)據(jù)，在已排序序列中從后向前掃描，找到相應位置并插入。

3.1 算法描述

一般來說，插入排序都采用in-place在數(shù)組上實現(xiàn)。具體算法描述如下：

從第一個元素開始，該元素可以認為已經(jīng)被排序；
取出下一個元素，在已經(jīng)排序的元素序列中從后向前掃描；
如果該元素（已排序）大于新元素，將該元素移到下一位置；
重復步驟3，直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置；
將新元素插入到該位置后；
重復步驟2~5。

3.2 動圖演示

3.2 代碼實現(xiàn)

3.4 算法分析

插入排序在實現(xiàn)上，通常采用in-place排序（即只需用到O(1)的額外空間的排序），因而在從后向前掃描過程中，需要反復把已排序元素逐步向后挪位，為最新元素提供插入空間。

4、希爾排序（Shell Sort）

1959年Shell發(fā)明，第一個突破O(n²)的排序算法，是簡單插入排序的改進版。它與插入排序的不同之處在于，它會優(yōu)先比較距離較遠的元素。希爾排序又叫縮小增量排序。

4.1 算法描述

先將整個待排序的記錄序列分割成為若干子序列分別進行直接插入排序，具體算法描述：

選擇一個增量序列t1，t2，…，tk，其中ti>tj，tk=1；
按增量序列個數(shù)k，對序列進行k 趟排序；
每趟排序，根據(jù)對應的增量ti，將待排序列分割成若干長度為m 的子序列，分別對各子表進行直接插入排序。僅增量因子為1 時，整個序列作為一個表來處理，表長度即為整個序列的長度。

4.2 動圖演示

4.3 代碼實現(xiàn)

4.4 算法分析

希爾排序的核心在于間隔序列的設定。既可以提前設定好間隔序列，也可以動態(tài)的定義間隔序列。動態(tài)定義間隔序列的算法是《算法（第4版）》的合著者Robert Sedgewick提出的。

5、歸并排序（Merge Sort）

歸并排序是建立在歸并操作上的一種有效的排序算法。該算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一個非常典型的應用。將已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每個子序列有序，再使子序列段間有序。若將兩個有序表合并成一個有序表，稱為2-路歸并。

5.1 算法描述

把長度為n的輸入序列分成兩個長度為n/2的子序列；
對這兩個子序列分別采用歸并排序；
將兩個排序好的子序列合并成一個最終的排序序列。

5.2 動圖演示

5.3 代碼實現(xiàn)

5.4 算法分析

歸并排序是一種穩(wěn)定的排序方法。和選擇排序一樣，歸并排序的性能不受輸入數(shù)據(jù)的影響，但表現(xiàn)比選擇排序好的多，因為始終都是O(nlogn）的時間復雜度。代價是需要額外的內存空間。

6、快速排序（Quick Sort）

快速排序的基本思想：通過一趟排序將待排記錄分隔成獨立的兩部分，其中一部分記錄的關鍵字均比另一部分的關鍵字小，則可分別對這兩部分記錄繼續(xù)進行排序，以達到整個序列有序。

6.1 算法描述

快速排序使用分治法來把一個串（list）分為兩個子串（sub-lists）。具體算法描述如下：

從數(shù)列中挑出一個元素，稱為 “基準”（pivot）；
重新排序數(shù)列，所有元素比基準值小的擺放在基準前面，所有元素比基準值大的擺在基準的后面（相同的數(shù)可以到任一邊）。在這個分區(qū)退出之后，該基準就處于數(shù)列的中間位置。這個稱為分區(qū)（partition）操作；
遞歸地（recursive）把小于基準值元素的子數(shù)列和大于基準值元素的子數(shù)列排序。

6.2 動圖演示

6.3 代碼實現(xiàn)

7、堆排序（Heap Sort）

堆排序（Heapsort）是指利用堆這種數(shù)據(jù)結構所設計的一種排序算法。堆積是一個近似完全二叉樹的結構，并同時滿足堆積的性質：即子結點的鍵值或索引總是小于（或者大于）它的父節(jié)點。

7.1 算法描述

將初始待排序關鍵字序列(R1,R2….Rn)構建成大頂堆，此堆為初始的無序區(qū)；
將堆頂元素R[1]與最后一個元素R[n]交換，此時得到新的無序區(qū)(R1,R2,……Rn-1)和新的有序區(qū)(Rn),且滿足R[1,2…n-1]<=R[n]；
由于交換后新的堆頂R[1]可能違反堆的性質，因此需要對當前無序區(qū)(R1,R2,……Rn-1)調整為新堆，然后再次將R[1]與無序區(qū)最后一個元素交換，得到新的無序區(qū)(R1,R2….Rn-2)和新的有序區(qū)(Rn-1,Rn)。不斷重復此過程直到有序區(qū)的元素個數(shù)為n-1，則整個排序過程完成。

7.2 動圖演示

7.3 代碼實現(xiàn)

8、計數(shù)排序（Counting Sort）

計數(shù)排序不是基于比較的排序算法，其核心在于將輸入的數(shù)據(jù)值轉化為鍵存儲在額外開辟的數(shù)組空間中。作為一種線性時間復雜度的排序，計數(shù)排序要求輸入的數(shù)據(jù)必須是有確定范圍的整數(shù)。

8.1 算法描述

找出待排序的數(shù)組中最大和最小的元素；
統(tǒng)計數(shù)組中每個值為i的元素出現(xiàn)的次數(shù)，存入數(shù)組C的第i項；
對所有的計數(shù)累加（從C中的第一個元素開始，每一項和前一項相加）；
反向填充目標數(shù)組：將每個元素i放在新數(shù)組的第C(i)項，每放一個元素就將C(i)減去1。

8.2 動圖演示

8.3 代碼實現(xiàn)

8.4 算法分析

計數(shù)排序是一個穩(wěn)定的排序算法。當輸入的元素是 n 個 0到 k 之間的整數(shù)時，時間復雜度是O(n+k)，空間復雜度也是O(n+k)，其排序速度快于任何比較排序算法。當k不是很大并且序列比較集中時，計數(shù)排序是一個很有效的排序算法。

9、桶排序（Bucket Sort）

桶排序是計數(shù)排序的升級版。它利用了函數(shù)的映射關系，高效與否的關鍵就在于這個映射函數(shù)的確定。桶排序 (Bucket sort)的工作的原理：假設輸入數(shù)據(jù)服從均勻分布，將數(shù)據(jù)分到有限數(shù)量的桶里，每個桶再分別排序（有可能再使用別的排序算法或是以遞歸方式繼續(xù)使用桶排序進行排）。

9.1 算法描述

設置一個定量的數(shù)組當作空桶；
遍歷輸入數(shù)據(jù)，并且把數(shù)據(jù)一個一個放到對應的桶里去；
對每個不是空的桶進行排序；
從不是空的桶里把排好序的數(shù)據(jù)拼接起來。

9.2 圖片演示

9.3 代碼實現(xiàn)

9.4 算法分析

桶排序最好情況下使用線性時間O(n)，桶排序的時間復雜度，取決與對各個桶之間數(shù)據(jù)進行排序的時間復雜度，因為其它部分的時間復雜度都為O(n)。很顯然，桶劃分的越小，各個桶之間的數(shù)據(jù)越少，排序所用的時間也會越少。但相應的空間消耗就會增大。

10、基數(shù)排序（Radix Sort）

基數(shù)排序是按照低位先排序，然后收集；再按照高位排序，然后再收集；依次類推，直到最高位。有時候有些屬性是有優(yōu)先級順序的，先按低優(yōu)先級排序，再按高優(yōu)先級排序。最后的次序就是高優(yōu)先級高的在前，高優(yōu)先級相同的低優(yōu)先級高的在前。

10.1 算法描述

取得數(shù)組中的最大數(shù)，并取得位數(shù)；
arr為原始數(shù)組，從最低位開始取每個位組成radix數(shù)組；
對radix進行計數(shù)排序（利用計數(shù)排序適用于小范圍數(shù)的特點）；

10.2 動圖演示

10.3 代碼實現(xiàn)

10.4 算法分析

基數(shù)排序基于分別排序，分別收集，所以是穩(wěn)定的。但基數(shù)排序的性能比桶排序要略差，每一次關鍵字的桶分配都需要O(n)的時間復雜度，而且分配之后得到新的關鍵字序列又需要O(n)的時間復雜度。假如待排數(shù)據(jù)可以分為d個關鍵字，則基數(shù)排序的時間復雜度將是O(d*2n) ，當然d要遠遠小于n，因此基本上還是線性級別的。

基數(shù)排序的空間復雜度為O(n+k)，其中k為桶的數(shù)量。一般來說n>>k，因此額外空間需要大概n個左右。

來自：https://www.cnblogs.com/onepixel/articles/7674659.html

生 CSS 嵌套（Native CSS nesting）已經(jīng)被所有現(xiàn)代桌面瀏覽器所支持！，但是請注意，移動端瀏覽器支持的還很有限。

1.原生 CSS 嵌套

原生 CSS 嵌套可以像 SASS、LESS 預處理器一樣，將相關的選擇器組合在一起，從而減少需要編寫的規(guī)則數(shù)量，它可以節(jié)省打字時間，并使語法更易于閱讀和維護。您可以將選擇器嵌套到任意深度，但要小心不要超過兩層或三層。嵌套深度沒有技術限制，但它會使代碼更難以閱讀，并且生成的 CSS 可能會變得不必要的冗長。

.button {
   background-color: red;

   &.warning {
     background-color: blue;
   }

   & .icon {
      width: 1rem;
      height: 1rem;
   }
}

雖然原生 CSS 嵌套語法在過去幾年中不斷發(fā)展，使大多數(shù) Web 開發(fā)人員感到滿意，但不要指望所有 SCSS 代碼都能像您期望的那樣直接工作。

2.原生 CSS 嵌套規(guī)則

您可以將任何選擇器嵌套在另一個選擇器中，但它必須以符號開頭，例如 &, .（類選擇器）、#（ID選擇器）、@（對于媒體查詢）、:、::、+、 ~、 > 或 [。換句話說，它不能是對 HTML 元素的直接引用。下面的代碼是無效的，不會對 input 元素選擇器進行解析：

.parent {
  color: red;

  input {
    margin: 1em;
  }
}
/* Invalid, because "input" is an identifier. */

解決此問題的最簡單方法是使用與號 ( &)，它以與 Sass 相同的方式引用當前選擇器。

2.1.& 符號的使用

.parent {
  color: red;

  & input {
    margin: 1em;
  }

  /* use pseudo-elements and pseudo-classes */
  &::after {}

  &:hover {}

  &:target {}
}
/* valid, no longer starts with an identifier */

或者，您可以使用其中之一：

> input：只對子元素生效
:is(input)：將選擇器列表作為參數(shù)，并選擇該列表中任意一個選擇器可以選擇的元素
:where(input)：優(yōu)先級總是為 0

它們都可以在這個簡單的示例中工作，但是稍后您可能會遇到更復雜的樣式表的特異性問題。

它還&允許您在父選擇器上定位偽元素和偽類。例如：

p.my-element {

  &::after {}

  &:hover {}

  &:target {}
}

請注意，& 可以在選擇器中的任何位置使用。例如：

.child1 {
  .parent3 & {
    color: red;
  }
}

這將轉換為以下非嵌套語法：

.parent3 .child1 { color: red; }

您甚至可以在選擇器中使用多個 & 符號：

ul {
  & li & {
    color: blue;
  }
}

這將以嵌套 <ul> 元素 ( ul li ul) 為目標，但如果您想保持理智，我建議不要使用它！

2.2.@ 符號的使用

嵌套媒體查詢示例：

p {
  color: cyan;
  @media (min-width: 800px) {
    color: purple;
  }
}

3.原生 CSS 嵌套陷阱

3.1.場景一：父選擇器包裝在 :is() 中

原生 CSS 嵌套將父選擇器包裝在 :is() 中，這可能會導致與 Sass 輸出的差異，比如以下嵌套代碼：

.parent1, #parent2 {
  .child1 {

  }
}

當它在瀏覽器中解析時，它實際上變成以下內容：

:is(.parent1, #parent2) .child1 {

}

Sass 將相同的代碼編譯為：

.parent1 .child1,
#parent2 .child1 {

}

3.2.場景二：& 符號后置

您可能還會遇到一個更微妙的問題。考慮一下：

.parent .child {
  .grandparent & {}
}

原生 CSS 等效項是：

.grandparent :is(.parent .child) {}

這與以下錯誤排序的 HTML 元素匹配：

<div class="parent">
  <div class="grandparent">
    <div class="child">MATCH</div>
  </div>
</div>

MATCH變得有樣式是因為 CSS 解析器執(zhí)行以下操作：

它會查找所有元素，其所屬類的child祖先也parent為DOM 層次結構中的任何點。

找到包含MATCH的元素后，解析器會grandparent在 DOM 層次結構中的任何位置再次檢查它是否具有 — 的祖先。它找到一個并相應地設置該元素的樣式。

Sass 中的情況并非如此，它編譯為：

.grandparent .parent .child {} 上面的 HTML 沒有樣式化，因為元素類不遵循嚴格的grandparent、parent、和child順序。

3.3.場景三：字符串替換

Sass 使用字符串替換，因此如下所示的聲明是有效的，并且與類的任何元素相匹配 .btn-primary：

.btn {
  &-primary {
    color: blue;
  }
}

但是原生 CSS 嵌套會忽略&-space選擇器。

4.CSS 預處理器還需要嗎？

從短期來看，現(xiàn)有的 CSS 預處理器仍然至關重要。Sass 開發(fā)團隊宣布，他們將支持 .css 文件中的原生 CSS 嵌套，并按原樣輸出代碼。他們將一如既往地編譯嵌套 SCSS 代碼，以避免破壞現(xiàn)有代碼庫，但當全球瀏覽器支持率達到 98% 時，他們將開始輸出 :is() 選擇器。

我猜想，PostCSS 插件等預處理器目前會擴展嵌套代碼，但隨著瀏覽器支持的普及，就會取消這一功能。當然，使用預處理器還有其他很好的理由，比如將部分代碼捆綁到一個文件中，以及對代碼進行精簡。但如果嵌套是你唯一需要的功能，你當然可以考慮在較小的項目中使用原生 CSS。

總結

CSS 嵌套是最有用、最實用的預處理器功能之一。瀏覽器供應商努力創(chuàng)造了一個與 CSS 非常相似的原生 CSS 版本，以滿足網(wǎng)絡開發(fā)人員的需求。雖然兩者之間存在細微差別，而且在使用（過于）復雜的選擇器時可能會遇到不尋常的特殊性問題，但很少有代碼庫需要進行徹底修改。

原生嵌套可能會讓你重新考慮是否需要 CSS 預處理器，但它們仍能提供其他好處。Sass 和類似工具仍然是大多數(shù)開發(fā)者工具包的重要組成部分。

在線咨詢

上一篇：PHP 內存泄漏分析定位
下一篇：10-7-“老貓軟件”淘寶光合逛逛怎么批量發(fā)布上傳去

您的項目需求

*請認真填寫需求信息，我們會在24小時內與您取得聯(lián)系。

整合營銷服務商