项目中树的Checked鼠标选择处理

本文介绍了一种在树形视图中保持节点选中状态同步的方法,包括如何在点击子节点时更新父节点及子节点的状态,确保了树状结构中选中状态的一致性。
  1. /// <summary>
  2.         /// 单击节点事件
  3.         /// </summary>
  4.         /// <param name="sender"></param>
  5.         /// <param name="e"></param>
  6.         private void tvPower_NodeMouseClick(object sender, TreeNodeMouseClickEventArgs e)
  7.         {
  8.             TreeNode node = e.Node;
  9.             CheckParentNode(node);
  10.             CheckSubNode(node);
  11.         }
  12.         /// <summary>
  13.         /// 点击更新父节点
  14.         /// </summary>
  15.         /// <param name="node"></param>
  16.         private void CheckParentNode(TreeNode node)
  17.         {
  18.             bool checkState = node.Checked;            
  19.             //此方法可以使父节点也选中,但是不能实现当子节点全部取消选择时父节点也取消选择
  20.            //while (node.Parent != null && checkState) 
  21.             while (node.Parent != null)
  22.             {
  23.                 //如果节点取消选择
  24.                 //则遍历所有同级节点
  25.                 //如果同级节点有选中状态的
  26.                 //则父节点也选中
  27.                 if (!checkState)
  28.                 {
  29.                     foreach (TreeNode subNode in node.Parent.Nodes)
  30.                     {
  31.                         if (subNode.Checked)
  32.                         {
  33.                             checkState = true;
  34.                         }
  35.                     }
  36.                 }
  37.                 node.Parent.Checked = checkState;
  38.                 node = node.Parent;
  39.             }
  40.         }
  41.         /// <summary>
  42.         /// 点击更新子节点
  43.         /// </summary>
  44.         /// <param name="node"></param>
  45.         private void CheckSubNode(TreeNode node)
  46.         {
  47.             bool checkState = node.Checked;
  48.             foreach (TreeNode subNode in node.Nodes)
  49.             {
  50.                 subNode.Checked = checkState;
  51.                 CheckSubNode(subNode);
  52.             }
  53.         }
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
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