有树型结构的下来框

本文介绍了一种使用Java实现的选课系统的树状结构构建方法。通过递归查询数据库中的课程分类信息,并以树形结构展示出来。该方法利用栈来辅助遍历并构建选项树,同时使用字符串缓冲区来生成最终的HTML选项结构。

表结构是: 
classID,className,parentId ,depth,allChildId ,  ................

publicStringgetSelectTree(StringclassID)...{
Stackstack
=newStack();
StringBuffertree
=newStringBuffer("");
Listlist
=this.siteClassDao.queryRootClass();//得到根
if(list!=null&&list.size()!=0)...{
for(inti=0;i<list.size();i++)...{
stack.push(((TCmsSiteClass)list.get(i)).getClassID());
}

}

TCmsSiteClasspo
=null;
String[]children
=null;
TCmsSiteClassparent
=null;
intdep=0;
Stringspace
="&nbsp;&nbsp;";
StringBufferperSpace
=newStringBuffer("");
while(!stack.isEmpty())...{
parent
=null;
po
=this.siteClassDao.querySiteClass((String)stack.pop());
if(po.getParentId().length()==32)...{
parent
=this.siteClassDao.querySiteClass(po.getParentId());
}
else...{
dep
=0;
perSpace.delete(
0,perSpace.length());
}


if(po.getDepth().intValue()>dep)...{
dep
++;
perSpace.append(space);
}
elseif(po.getDepth().intValue()<=dep)...{

perSpace.delete(perSpace.length()
-(space.length()*(dep-po.getDepth().intValue())),perSpace.length());
if(perSpace.length()>1&&perSpace.charAt(perSpace.length()-1)!=';')...{
perSpace.deleteCharAt(perSpace.length()
-1);
}

dep
=po.getDepth().intValue();
}

tree.append(
"<option");
if(po.getClassID().equals(classID))...{
tree.append(
"selected");
}

tree.append(
"value='");
tree.append(po.getClassID());
tree.append(
"'>");

//判断此节点是不是所有兄弟节点里面的最后一个

if(parent!=null)...{
inti;
String[]brotherIDs
=StrUtils.split(parent.getAllChildId(),
'#');
for(i=0;i<brotherIDs.length-1;i++)...{
if(po.getClassID().equals(brotherIDs[i]))...{
break;
}

}

if(i==0)...{//是所有兄弟节点里面的最后一个
tree.append(perSpace);
tree.append(
"└&nbsp;");
}
else...{
tree.append(perSpace);
tree.append(
"├&nbsp;");//不是所有兄弟节点里面的最后一个
perSpace.append("");
}

}




tree.append(po.getClassName());
tree.append(
"</option> ");
//把所有孩子的ID加到堆栈里面去
if(po.getAllChildId()!=null)...{
children
=StrUtils.split(po.getAllChildId(),'#');
for(inti=0;i<children.length-1;i++)...{
stack.push(children[i]);
}

}

}

returntree.toString();
}

【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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