scrollwindowl

  name="google_ads_frame" marginwidth="0" marginheight="0" src="http://pagead2.googlesyndication.com/pagead/ads?client=ca-pub-5572165936844014&dt=1193665761703&lmt=1193665780&format=336x280_as&output=html&correlator=1193665761687&url=http%3A%2F%2Fwww.codeguru.cn%2Fpublic%2Fiframe%2Fwinapiiframe.htm&color_bg=FFFFFF&color_text=000000&color_link=000000&color_url=FFFFFF&color_border=FFFFFF&ad_type=text&ga_vid=1285758818.1193665762&ga_sid=1193665762&ga_hid=111695597&flash=9&u_h=768&u_w=1024&u_ah=740&u_aw=1024&u_cd=32&u_tz=480&u_his=8&u_java=true" frameborder="0" width="336" scrolling="no" height="280" allowtransparency="allowtransparency">     函数功能:该函数滚动所指定的窗体客户区域内容。函数提供了向后兼容性,新的应用程序应使用ScrollWindowEX。

    函数原型:BOOL ScrollWindow(HWND hWnd,int XAmount,int YAmount,CONST RECT★IpRect, CONST RECT★lpClipRect);

    参数:

    hWnd:客户区域将被滚动的窗体句柄。

    XAmount:指定水平滚动以设备为单位的数量。如果窗体被滚动模式为CS_OWNDC或CS_CLASSDC,此参数则使用逻辑单位而不使用设备单位。当向左滚动窗体内容时,参数值必须为负。

    YAmount:指定垂直滚动设备单位数量。如果窗体被滚动模式为CS_OWNDC或CS_CLASSDC,此参数则使用逻辑单位而不使用设备单位。当向上滚动窗体内容时,参数值必须为负。

    lpRect:指向所指定将被滚动的客户区域部分的RECT结构。若此参数为NULL,则整个客户区域均被滚动。

    lpClipRect:指向包含类似于剪辑滚动条RECT结构。只有剪辑矩形条内部的位受影响。由外向内的滚动矩形内部被着色,而由矩形内向外的滚动将不被着色。

    返回值:如果函数运行成功,返回值为非零;如果函数运行失败,返回值为零。若想获得更多的错误信息,请调用GetLastError函数。

    注意:如果在被滚动的窗体中由^符,滚动富体将自动隐藏起^符,以防止它被擦掉;当滚动结束后再恢复^符。^符的位置因而被调整过来。

    未被ScrollWindow覆盖的区域不再被重画,但它组合成窗体的更新区域。应用程序最终最终受到 WM_PAINT的消息,通知它区域必须被重画。为了在滚动过程的同时重画未覆盖区域,则应在调用ScrollWindow函数后马上调用UpdateWindow函数。

    如果参数lpRect为空,则窗体中的任何子窗体的位置由参数XAmount和Yamount种的数量决定偏移;窗体无效(未着色)的区域也进行偏移。IpRect为空时ScrollWindow则更快。

    如果参数lpRect不为空,则窗体中的子窗体的位置不改变,窗体中无效(未着色)的区域也不进行偏移。为了防止lpRect不为空时更新的问题,则在调用ScrollWindow之前先调用UpdateWindow函数重窗体。

    速查:Windows NT 3.1、Windows 95以上,头文件:winuser.h;库文件:user32.lib。

【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了2025年10月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现),属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制与黏菌优化算法,通过引入领导者策略提升搜索效率和全局寻优能力,适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码,还涵盖了算法原理、性能验证及与其他优化算法的对比分析,体现了较强的科研复现性和应用拓展性。此外,文中列举了大量相关科研方向和技术应用场景,展示其在微电网调度、路径规划、图像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群:具备一定编程基础和优化理论知识,从事科研工作的研究生、博士生及高校教师,尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员;熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标:①用于解决复杂的连续空间优化问题,如函数优化、参数辨识、工程设计等;②作为新型元启发式算法的学习与教学案例;③支持高水平论文复现与算法改进创新,推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用; 其他说明:资源包含完整Matlab代码和复现指导,建议结合具体应用场景进行调试与拓展,鼓励在此基础上开展算法融合与性能优化研究。
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