Data Access Application Block for .NET v2.0 中的一个小问题

本文探讨了在使用.NET v2.0的DataAccessApplicationBlock中,SqlHelper类的FillDataset方法在填充包含两个以上表的数据集时出现的表映射错误。通过修改dataAdapter.TableMappings.Add方法的参数传递方式,成功解决了这一问题。

看了SqlHelper类的FillDataset方法,当用SqlDataAdapter填充数据到数据集(包括强类型数据集)时,如果超过二个表,就会出现表映射错误。
  private static void FillDataset(SqlConnection connection, SqlTransaction transaction, CommandType commandType,
   string commandText, DataSet dataSet, string[] tableNames,
   params SqlParameter[] commandParameters)
  {
   if( connection == null ) throw new ArgumentNullException( "connection" );
   if( dataSet == null ) throw new ArgumentNullException( "dataSet" );

   // Create a command and prepare it for execution
   SqlCommand command = new SqlCommand();
   bool mustCloseConnection = false;
   PrepareCommand(command, connection, transaction, commandType, commandText, commandParameters, out mustCloseConnection );
       
   // Create the DataAdapter & DataSet
   using( SqlDataAdapter dataAdapter = new SqlDataAdapter(command) )
   {
               
    // Add the table mappings specified by the user
    if (tableNames != null && tableNames.Length > 0)
    {
     string tableName = "Table";
     for (int index=0; index < tableNames.Length; index++)
     {
      if( tableNames[index] == null || tableNames[index].Length == 0 ) throw new ArgumentException( "The tableNames parameter must contain a list of tables, a value was provided as null or empty string.", "tableNames" );
      dataAdapter.TableMappings.Add(tableName, tableNames[index]);
      tableName += (index + 1).ToString();
     }
    }
上面的
      dataAdapter.TableMappings.Add(tableName, tableNames[index]);
修改成
dataAdapter.TableMappings.Add((index>0)?(tableName+index.ToString()):tableName, tableNames[index]);
就行了。

posted on 2004-07-15 15:14  秋枫 阅读( ...) 评论( ...) 编辑 收藏

转载于:https://www.cnblogs.com/zhzuo/archive/2004/07/15/24494.html

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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