Flex 通用的表格过滤处理

本文介绍了一种针对FlexAdvancedDataGrid表格的通用过滤方法,主要适用于Arraycollection数据源。通过构造过滤条件列表并使用DataGridFilter类提供的filterFunction实现灵活的过滤逻辑。
  在上文"Flex AdvancedDataGrid表格过滤"中介绍了flat data和HierarchicalData的过滤处理,并且提到所谓表格过滤实质上就是表格的数据源过滤。本文继续假设表格的最终数据源就是Arraycollection,则表格过滤通用化处理,就是arraycollection的filterFunction通用化处理。
  思路如下:
  1)构造过滤条件列表;
  2)过滤函数实现,根据过滤条件列表逐个进行验证,最终返回true或者false验证结果;
  实现如下:
  1)构造过滤条件列表
  条件列表本身是一个array Collection,假设为conditions,其放置的对象为条件过滤对象,主要有4个元素:
  column:要过滤的列名;
  operator:操作符,有等于(=)、小于()、不等于(!=)、小于等于(=)、like(.)、not like(!.);
  comparevalue:比较值
  logical:逻辑值,and、or;
  2)filterFunction实现
  为了增加代码松耦合,将过滤处理的核心代码写成了一个类DataGridFilter,代码如下: publicclassDataGridFilter { privatestaticconst LOGICAL_AND:String = "AND"; privatestaticconst LOGICAL_OR:String = "OR"; // privatestaticconst OPERATOR_EQ:String = "="; privatestaticconst OPERATOR_LT:String = ""; privatestaticconst OPERATOR_LE:String = "="; privatestaticconst OPERATOR_NE:String = "!="; privatestaticconst OPERATOR_LIKE:String = "."; privatestaticconst OPERATOR_NOTLIKE:String = "!."; // publicfunctionDataGridFilter() { } publicfunction isMatched(item:Object, conditions:ArrayCollection):Boolean{ var ismatched:Boolean = true; for(var i:int=0; ivalue2; } } privatefunction isLE(value1:Object, value2:Object):Boolean{ if(value1==null){ returnfalse; }else{ return value1=value2; } } privatefunction isNE(value1:Object, value2:Object):Boolean{ returntrue; } privatefunction isLIKE(value1:Object, value2:Object):Boolean{ if(value1==null){ returnfalse; }else{ return value1.indexOf(value2)>-1; } } privatefunction isNOTLIKE(value1:Object, value2:Object):Boolean{ if(value1==null){ returnfalse; }else{ return value1.indexOf(value2)==-1; } } publicfunction isMatchedObject(item:Object, condition:Object):Boolean{ var value1:Object = item[condition["column"]]; var value2:Object = condition["comparevalue"]; switch(condition["operator"]){ case OPERATOR_EQ: return isEQ(value1,value2); break; case OPERATOR_LT: return isLT(value1,value2); break; case OPERATOR_GT: return isGT(value1,value2); break; case OPERATOR_LE: return isLE(value1,value2); break; case OPERATOR_GE: return isGE(value1,value2); break; case OPERATOR_NE: return isNE(value1,value2); break; case OPERATOR_LIKE: return isLIKE(value1,value2); break; case OPERATOR_NOTLIKE: return isNOTLIKE(value1,value2); break; } returntrue; } } 假设arraycollection.filterFunciton为filterFunc,则filterFunc实现如下:
  privatefunctionfilterFunc(item:Object):Boolean{
  var filter:DataGridFilter = new DataGridFilter();
  // conditionList为过滤条件列表
  return filter.isMatched(item,conditionList);
  }
  3)只要设置arraycollection的filterFunction为filterFunc,并且带上过滤条件列表即可实现表格的通用过滤处理,由于flat data和HierarchicalData数据源的构造方式不同,因此还需要做如下处理: if(conditionList.length>0){// conditionList过滤条件列表
  if(_datagrid.dataProvider.source is HierarchicalData){
  datagrid.dataProvider.source.source.filterFunction = filterFunc;
  datagrid.dataProvider.source.source.refresh();
  datagrid.dataProvider.source.refresh();
  }else{
  datagrid.dataProvider.filterFunction = filterFunc;
  datagrid.dataProvider.refresh();
  }
  }else{
  if(_datagrid.dataProvider.source is HierarchicalData){
  datagrid.dataProvider.source.source.filterFunction = null;
  datagrid.dataProvider.source.source.refresh();
  datagrid.dataProvider.source.refresh();
  }else{
  datagrid.dataProvider.filterFunction = null;
  datagrid.dataProvider.refresh();
  }
  }
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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