Flex的一点入门经验(5)--flex的DataGrid中自定义显示项目

本文介绍在DataGrid中展示带有单位“GB”的容量值的方法。提供了三种方案:1) 在VO类中添加get方法;2) 自定义itemRenderer;3) 使用labelFunction。通过实例展示了不同方法的具体实现。
有如下一个简单的VO,有两个属性name和capacity.

public class Volume
{
public function Volume(name:String,capacity:int)
{
this.name=name;
this.capacity=capacity;
}

private var _name:String;

private var _capacity:int;

}

现在想在DataGrid中显示capacity的时候,后面加上"GB".那么有如下三种方法
1 在Volume中加一个get方法(感觉破坏了vo的纯洁性,不推荐)
public function get capacityInGB():String{
return _capacity+"GB";
}
然后dataField中引用这个属性.

<s:DataGrid width="100%" dataProvider="{volumes}">
<s:columns>
<s:ArrayList>
<s:GridColumn dataField="name"/>
<s:GridColumn dataField="capacityInGB"/>
</s:ArrayList>
</s:columns>
</s:DataGrid>

2 自定义itemRenderer

<s:DataGrid width="100%" dataProvider="{volumes}">
<s:columns>
<s:ArrayList>
<s:GridColumn dataField="name"/>
<s:GridColumn dataField="capacity">
<s:itemRenderer>
<fx:Component>
<s:GridItemRenderer>
<s:Label text="{data.capacity}GB">
</s:Label>
</s:GridItemRenderer>
</fx:Component>
</s:itemRenderer>
</s:GridColumn>
</s:ArrayList>
</s:columns>
</s:DataGrid>

3 用labelFunction

<s:DataGrid width="100%" dataProvider="{volumes}">
<s:columns>
<s:ArrayList>
<s:GridColumn dataField="name"/>
<s:GridColumn labelFunction="capacityLabelFunction"/>
</s:ArrayList>
</s:columns>
</s:DataGrid>

capacityLabelFunction方法如下

private function capacityLabelFunction(data:Volume,grid:GridColumn):String{
return data.capacity+"GB";
}


[img]http://dl.iteye.com/upload/picture/pic/125260/7984213a-4aa5-39f3-9533-c168ff04dbde.jpg[/img]
第二个是用了自定义itemrender的,看来还要调一下label的位置
【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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