更改了iframe的src,父页面 执行history.back()或者history.go(-1),返回不了父页面的上一页,而是iframe切换上一页

我给你介绍个对象吧! 2020-05-15 02:44:50
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title></title>
<meta charset="UTF-8"/>

</head>
<body>
<div id="click1">点击</div>
<div id="click2">点击</div>
<div id="click3">点击</div>
<div id="click4">点击</div>
<div id="click5">点击</div>
<div id="click6">点击</div>
<div id="click7">点击</div>
<div id="click8">点击</div>

<div class="frame"><iframe src="child1.html" frameborder="0" name="child"></iframe></div>
<div class="back">
<a href="javascript:self.history.back(-1);">123</a>
</div>
</body>
<script src="../jquery.min.js"></script>
<script>
$(function(){
$("#click1").bind('click',function(){
$(".frame iframe").attr('src','./child1.html')
})
$("#click2").bind('click',function(){
$(".frame iframe").attr('src','./child2.html')
})
$("#click3").bind('click',function(){
$(".frame iframe").attr('src','./child3.html')
})
$("#click4").bind('click',function(){
$(".frame iframe").attr('src','./child4.html')
})
$("#click5").bind('click',function(){
$(".frame iframe").attr('src','./child5.html')
})
$("#click6").bind('click',function(){
$(".frame iframe").attr('src','./child6.html')
})
$("#click7").bind('click',function(){
$(".frame iframe").attr('src','./child7.html')
})
$("#click8").bind('click',function(){
$(".frame iframe").attr('src','./child8.html')
})
})
</script>
</html>

简单页面就这样,就是点击不同按钮给iframe加不同的src,然后,在父窗口中调用history.go(-1),或者history.back(-1)时,就跳不回父页面的上级页面了,目前就想实现这个功能,请问应该怎么处理呢?
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2020-05-15
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onload的时候记录一下history长度,再减一下
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引用 8 楼 起个类名好难 的回复:
有一篇博客你可以参考看一下https://www.cnblogs.com/yuxiaole/p/9771858.html,一般我处理这种事件都是新窗口打开一个新页面。
哦,了解你说的那种运作方式了,下次再有这种问题,我用你这种方法试试
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引用 7 楼 weixin_44088954 的回复:
[quote=引用 5 楼 囧 的回复:]

<a href="javascript:self.history.go(1 - self.history.length);">123</a>
不好意思老哥,分给错人了,第二次在这里发帖子,不是很懂,抱歉[/quote] 不过你这个还是有问题的,如果不是从第一级页面开始进的话,之前保存的历史,都在,也就是说,我用笨法子去记录的当前页的历史记录是准确的,而你的那个是不准确的
前端韭菜 2020-05-15
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有一篇博客你可以参考看一下https://www.cnblogs.com/yuxiaole/p/9771858.html,一般我处理这种事件都是新窗口打开一个新页面。
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引用 5 楼 囧 的回复:

<a href="javascript:self.history.go(1 - self.history.length);">123</a>
不好意思老哥,分给错人了,第二次在这里发帖子,不是很懂,抱歉
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引用 5 楼 囧 的回复:

<a href="javascript:self.history.go(1 - self.history.length);">123</a>
老哥,稳~~
2020-05-15
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<a href="javascript:self.history.go(1 - self.history.length);">123</a>
Vegdie 2020-05-15
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引用 3 楼 weixin_44088954 的回复:
问题已经解决了,笨法子,也没想出来什么好的方法,我的做法是在全局变量中设置一个更换iframe src次数的计数器,默认为0,每次点击切换iframe的src的时候,先判断是不是跟上次点击的是一样的,如果是,不作为,如果不是,将计数器-1,在使用自定义的history.go()中不使用-1了,把全局的计数器带进去。意思就是iframe增加了多少个历史记录,直接把他们跳过去
解决了就好,我也研究了一下下,整天好几个提醒,我也不知道我怎么活跃了
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问题已经解决了,笨法子,也没想出来什么好的方法,我的做法是在全局变量中设置一个更换iframe src次数的计数器,默认为0,每次点击切换iframe的src的时候,先判断是不是跟上次点击的是一样的,如果是,不作为,如果不是,将计数器-1,在使用自定义的history.go()中不使用-1了,把全局的计数器带进去。意思就是iframe增加了多少个历史记录,直接把他们跳过去
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引用 1 楼 北极光~ 的回复:
不要删我的帖子,我不要分,记住,web方面的问题不要邀请我!我是初学者,JS更不要说啦,不知道为什么最近一直邀请我到web区回答问题,我原先在C++、C那里的
😂第二次在这里发帖,我也不知道为什么会邀请你,可能你比较活跃吧
Vegdie 2020-05-15
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不要删我的帖子,我不要分,记住,web方面的问题不要邀请我!我是初学者,JS更不要说啦,不知道为什么最近一直邀请我到web区回答问题,我原先在C++、C那里的
【轴承故障诊断】加权多尺度字典学习模型(WMSDL)及其在轴承故障诊断上的应用(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了加权多尺度字典学习模型(WMSDL)在轴承故障诊断中的应用,并提供了基于Matlab的代码实现。该模型结合多尺度分析与字典学习技术,能够有效提取轴承振动信号中的故障特征,提升故障识别精度。文档重点阐述了WMSDL模型的理论基础、算法流程及其在实际故障诊断中的实施步骤,展示了其相较于传统方法在特征表达能力和诊断准确性方面的优势。同时,文中还提及该资源属于一个涵盖多个科研方向的技术合集,包括智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域的Matlab仿真案例。; 适合人群:具备一定信号处理和机器学习基础,从事机械故障诊断、工业自动化、智能制造等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习并掌握加权多尺度字典学习模型的基本原理与实现方法;②将其应用于旋转机械的轴承故障特征提取与智能诊断;③结合实际工程数据复现算法,提升故障诊断系统的准确性和鲁棒性。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注字典学习的训练过程与多尺度分解的实现细节,同时可参考文中提到的其他相关技术(如VMD、CNN、BILSTM等)进行对比实验与算法优化。
【负荷预测、电价预测】基于神经网络的负荷预测和价格预测(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于神经网络的电力系统负荷预测与电价预测方法,并提供了完整的Matlab代码实现方案。文中详细阐述了如何利用神经网络模型对电力负荷和市场价格进行建模与预测,涵盖数据预处理、模型构建、训练优化及结果分析等关键步骤。该方法适用于处理非线性、时变性强的电力系统数据,能够有效提升预测精度,为电网调度、能源管理和市场运营提供决策支持。此外,文档还展示了多个相关研究方向和技术应用案例,突出神经网络在智能电网领域的广泛适用性。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事能源预测、智能电网相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于电力系统短期/中期负荷与电价预测任务;②作为科研项目或毕业论文的技术参考,复现并改进预测模型;③结合实际数据开展预测算法优化研究,提升预测准确性与鲁棒性。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注神经网络结构设计、参数调优与预测性能评估部分,同时可参考文档中列出的其他AI技术应用案例拓展研究思路。
【硕士论文复现】可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕“可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略研究”展开,旨在通过Matlab代码复现硕士论文中的核心模型与算法,探讨可再生能源(如风电、光伏)与大规模电动汽车接入电网后的协同优化调度方法。研究重点包括考虑需求侧响应的多时间尺度调度、电动汽车集群有序充电优化、源荷不确定性建模及鲁棒优化方法的应用。文中提供了完整的Matlab实现代码与仿真模型,涵盖从场景生成、数学建模到求解算法(如NSGA-III、粒子群优化、ADMM等)的全过程,帮助读者深入理解微电网与智能电网中的能量管理机制。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源、智能电网、电动汽车等领域技术研发的工程人员。; 使用场景及目标:①用于复现和验证硕士论文中的协同调度模型;②支撑科研工作中关于可再生能源消纳、电动汽车V2G调度、需求响应机制等课题的算法开发与仿真验证;③作为教学案例辅助讲授能源互联网中的优化调度理论与实践。; 阅读建议:建议结合文档提供的网盘资源下载完整代码,按照目录顺序逐步学习各模块实现,重点关注模型构建逻辑与优化算法的Matlab实现细节,并通过修改参数进行仿真实验以加深理解。

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