如何判断一个forEach循环出的多个select选择的值是相同的

Posted 2023-05-06

当用一个forEach来循环得出两个select时，请问如何去判断这两个select所选择的值是相同的呢？。请给出具体的代码，谢谢。
我这里写的代码如下：

用javascript来把判断方式写出来吧，谢谢大家了

参考技术A var val1=document.getElementById("diskUse").value;
var val2=document.getElementById("other").value;
if(val1==val20
alert("相等");
else
alert("不相等");
参考技术B 亲啊，下次你想要参考代码的话就直接复制你的代码上来吧，都则准备代码（servlet+页面+脚本，还得发布什么的）就得半天，我给你提供个思路吧。
<select id="s1" selected="selected">
<option value="请选择">请选择</option>
<option value="1">aa</option>
<option value="2">bb</option>
</select>
<select id="s2" selected="selected">
<option value="请选择">请选择</option>
<option value="1">11</option>
<option value="2">22</option>
</select>
假设这是你循环出来的两个或者n个select（给每个option 都设置上value值），每个select有不同的id值（循环过程中设置），直接通过js脚本获取select里的值比较即可，获取及比较代码如下：
var val1=document.getElementById("s1").value;var val2=document.getElementById("s2").value;if(val1==val2) alert("相等");else alert("不相等");

补充：用document.getElementById("s1").value获取的是当前选中值，如果想获取文本框中的值用var1.options(var1.selectedIndex).text，注意选中值和文本值不一样！

希望我能够帮助到你！本回答被提问者和网友采纳

保存 foreach dopar 循环的多个输出

【中文标题】保存 foreach dopar 循环的多个输出

【英文标题】：Saving multiple outputs of foreach dopar loop

【发布时间】：2013-11-16 11:33:34

【问题描述】：

我想知道是否/如何将多个输出作为foreach dopar 循环的一部分返回。

让我们举一个非常简单的例子。假设我想在 foreach 循环中执行 2 次操作，并希望为 i 的每个值返回或保存这两个操作的结果。

对于只有一个输出返回，它会很简单：

library(foreach)
library(doParallel)
cl <- makeCluster(3)
registerDoParallel(cl)

oper1 <- foreach(i=1:100000) %dopar% 
    i+2

oper1 将是一个包含 100000 个元素的列表，每个元素都是针对 i 的每个值的 i+2 操作的结果。

假设现在我想分别返回或保存两个不同操作的结果，例如i+2 和 i+3。我尝试了以下方法：

oper1 = list()
oper2 <- foreach(i=1:100000) %dopar% 
    oper1[[i]] = i+2
    return(i+3)

希望i+2的结果会保存在oper1列表中，第二次操作i+3的结果会被foreach返回。但是，列表中没有填充任何内容oper1！在这种情况下，只有i+3 的结果会从循环中返回。

有没有办法在两个单独的列表中返回或保存两个输出？

【问题讨论】：

为什么不简单地return(c(i+2,i+3))？如果您确实需要将它们放在单独的列表中，您可以在 foreach 返回后执行此操作。

这是一个非常简单的例子。在我的实际（真实）示例中，这两个操作的结果具有不同的结构（矩阵和向量）或（列表和标量）。那就不行了..

在您的问题中提及这会很有用...在这种情况下，请使用return(list(i+2,i+3))。

【参考方案1】：

这个玩具示例展示了如何从 %dopar% 循环返回多个结果。

这个例子：

启动 3 个内核。 在每个核心上呈现图表。 返回图表和附加消息。 打印图表并将其附加消息。

我发现这对于加快使用Rmarkdown 将 1,800 个图形打印到 PDF 文档中非常有用。

在Windows 10、RStudio 和R v3.3.2 下测试。

R 代码：

# Demo of returning multiple results from a %dopar% loop.
library(foreach)
library(doParallel)
library(ggplot2)

cl <- makeCluster(3)
registerDoParallel(cl)

# Create class which holds multiple results for each loop iteration.
# Each loop iteration populates two properties: $resultPlot and $resultMessage.
# For a great tutorial on S3 classes, see: 
# http://www.cyclismo.org/tutorial/R/s3Classes.html#creating-an-s3-class
plotAndMessage <- function(resultPlot=NULL,resultMessage="?")

  me <- list(
    resultPlot = resultPlot,
    resultMessage = resultMessage
  )

  # Set the name for the class
  class(me) <- append(class(me),"plotAndMessage")
  return(me)


oper <- foreach(i=1:5, .packages=c("ggplot2")) %dopar% 

  x <- c(i:(i+2))
  y <- c(i:(i+2))
  df <- data.frame(x,y)
  p <- ggplot(df, aes(x,y))
  p <- p + geom_point()

  message <- paste("Hello, world! i=",i,"\n",sep="")

  result <- plotAndMessage()
  result$resultPlot <- p
  result$resultMessage <- message
  return(result)


# Print resultant plots and messages. Despite running on multiple cores,
# 'foreach' guarantees that the plots arrive back in the original order.
foreach(i=1:5) %do% 
  # Print message attached to plot.
  cat(oper[[i]]$resultMessage)
  # Print plot.
  print(oper[[i]]$resultPlot)


stopCluster(cl)

【讨论】：

这个解决方案对我来说非常有效。我确实将最后一个 foreach 循环更改为常规的 for 循环，因为它在我的 R Notebook 上表现不佳。

【参考方案2】：

我更喜欢使用一个类来保存 %dopar% 循环的多个结果。

此示例启动 3 个内核，在每个内核上计算多个结果，然后将结果列表返回给调用线程。

在RStudio、Windows 10 和R v3.3.2 下测试。

library(foreach)
library(doParallel)

# Create class which holds multiple results for each loop iteration.
# Each loop iteration populates two properties: $result1 and $result2.
# For a great tutorial on S3 classes, see: 
# http://www.cyclismo.org/tutorial/R/s3Classes.html#creating-an-s3-class
multiResultClass <- function(result1=NULL,result2=NULL)

  me <- list(
    result1 = result1,
    result2 = result2
  )

  ## Set the name for the class
  class(me) <- append(class(me),"multiResultClass")
  return(me)


cl <- makeCluster(3)
registerDoParallel(cl)
oper <- foreach(i=1:10) %dopar% 
   result <- multiResultClass()
   result$result1 <- i+1
   result$result2 <- i+2
   return(result)

stopCluster(cl)

oper1 <- oper[[1]]$result1
oper2 <- oper[[1]]$result2

【参考方案3】：

不要尝试对 foreach 或任何其他并行程序包使用副作用。相反，从列表中的 foreach 循环体中返回所有值。如果您希望最终结果是两个列表的列表，而不是 100,000 个列表的列表，请指定一个转换结果的组合函数：

comb <- function(x, ...) 
  lapply(seq_along(x),
    function(i) c(x[[i]], lapply(list(...), function(y) y[[i]])))


oper <- foreach(i=1:10, .combine='comb', .multicombine=TRUE,
                .init=list(list(), list())) %dopar% 
  list(i+2, i+3)


oper1 <- oper[[1]]
oper2 <- oper[[2]]

请注意，此 combine 函数需要使用 .init 参数来设置 x 的值，以便首次调用 combine 函数。

【讨论】：

在这个上大加 1。我花了很长时间才弄清楚.init=list() 的部分。没有它就不能很好地工作！

答案并没有解释它在 data.frames、矩阵或向量场景中的一般功能