Flex advanceddatagrid 验证处理

本文介绍了如何在Flex框架中利用自定义验证器,通过继承AdvancedDataGridColumn并实现特定的验证逻辑,来提高AdvancedDataGrid表格控件的数据验证效率。通过演示创建一个自定义验证器类SelfColumn,展示了如何设置验证规则,如验证类型、必填项、最小和最大长度等,并在循环遍历表格的Column时调用此验证器进行数据有效性检查。
Flex advanceddatagrid 验证处理
2010年08月28日
  Validator,是指flex验证器,用以验证输入是否满足条件,比如验证输入内容是否为数字,是否非空等。通常要了解Validator,应该了解Validator的工作原理,flex 默认Validator有哪写验证器,如何开发自定义验证器?
  关于上述内容,flex官方文档Using_Flex_4.pdf validating data章节已有详细描述,这里不再赘述。本文重点讨论Flex的表格控件如何验证,以AdvancedDataGrid为例。
  思路如下:
  1)自定义Column,继承AdvancedDataGridColumn,自定义的Column具有诸多额外的属性及验证功能;
  2)循环遍历表格的Column,判断其是否为自定义的Column,如果是则调用自定义的Column进行验证,返回验证结果。
  实现如下:
  1)创建自定义Column:SelfColumn, SelfColumn有字符串、数字2种验证类型代码如下: package controls.datagrid { import mx.controls.AdvancedDataGrid; import mx.controls.advancedDataGridClasses.AdvancedDataGridColumn; import mx.core.mx_internal; import mx.events.ValidationResultEvent; import mx.validators.StringValidator; import mx.validators.ValidationResult; publicclass SelfColumn extendsAdvancedDataGridColumn{ privatevar _numberValidator:NumberValidator = new NumberValidator(); privatevar _stringValidator:StringValidator = new StringValidator(); publicfunction SelfColumn(columnName:String = null) { super(columnName); } privatevar _required:Boolean = true; privatevar _needValidate:Boolean = true; privatevar _minLength:Object; privatevar _maxLength:Object; /** * 该列的值是否必须输入,默认可以为空
  */
  publicfunctionget required():Boolean{
  return _required;
  }
  publicfunctionset required(value:Boolean):void{
  this._required = value;
  }
  publicfunctionset minLength(value:Object):void{
  this._minLength = value;
  this._stringValidator.minLength = value;
  }
  /**
  * 字符串最小长度
  */
  publicfunctionget minLength():Object{
  return _minLength;
  }
  publicfunctionset maxLength(value:Object):void{
  this._maxLength = value;
  this._stringValidator.maxLength = value;
  }
  /**
  * 字符串最大长度
  */
  publicfunctionget maxLength():Object{
  returnthis._maxLength;
  }
  privatevar _minValue:Object;
  publicfunctionget minValue():Object{
  return _minValue;
  }
  publicfunctionset minValue(value:Object):void{
  _minValue = value;
  _numberValidator.minValue = value;
  }
  privatevar _maxValue:Object;
  publicfunctionget maxValue():Object{
  return _maxValue;
  }
  publicfunctionset maxValue(value:Object):void{
  _maxValue = value;
  _numberValidator.maxValue = value;
  }
  privatevar _validType:String = "none";
  privatestaticconst VALIDTYPE_TEXT:String = "text";
  privatestaticconst VALIDTYPE_NUMBER:String = "number";
  privatestaticconst VALIDTYPE_NONE:String = "none";
  [Inspectable(category="General",enumeration="none,text,number ",defaultValue="none")]
  /**
  * 验证类型
  */
  publicfunctionget validType():String{ return _validType; } publicfunctionset validType(value:String):void{ this._validType = value; // if(value!=VALIDTYPE_NONE) _needValidate = true; else _needValidate = false; } publicfunction validate():ValidationResult{ var result:ValidationResult = null; if(_needValidate){//auto code switch(_validType){ case VALIDTYPE_NUMBER: result = validateNumber(); break; case VALIDTYPE_TEXT: break; } } if(result==null) result = new ValidationResult(false); return result; } privatefunction validateNumber():ValidationResult{ _numberValidator.required = _required; var datagrid:AdvancedDataGrid = mx_internal::owner as AdvancedDataGrid; var dataProvider:Object = datagrid.dataProvider; if(dataProvider!=null && dataProvider.length>0){ for(var i:int = 0; iAdvancedDataGrid = mx_internal::owner as AdvancedDataGrid;
  var dataProvider:Object = datagrid.dataProvider;
  if(dataProvider!=null && dataProvider.length>0){
  for(var i:int = 0; i使用SelfColumn,请看下述简单的Demo AdvancedDataGrid id="adg1" width="100%" height="100%" dataProvider="{dpFlat}" editable="true">
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。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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