Flex AdvancedDataGrid表格过滤

本文详细介绍了Flex中的AdvancedDataGrid如何实现数据过滤。针对ArrayCollection和HierarchicalData两种数据源,分别给出了具体的过滤方法。对于ArrayCollection,直接通过filterFunction属性进行过滤;而对于HierarchicalData,则需检查其source是否为ArrayCollection并进行相应的处理。

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Flex AdvancedDataGrid表格过滤
2010年09月22日
  AdvancedDataGrid过滤,本质上是其数据源(DataProvider)的过滤,通常来说表格的DataProvider有2种数据源:HierarchicalData和平面数据ArrayCollection。因此,表格过滤就是HierarchicalData和ArrayCollection的过滤。
  1、ArrayCollection的过滤
  ArrayCollection的过滤,相对来说比较简单,ArrayCollection自带filterFunction函数,因此只要设置filterFunction即可实现ArrayCollection的过滤。
  关于filterFunction函数如何使用,大家完全可以参考Adobe的参考手册。
  f(item:Object):Boolean
  如果指定的项目应保留在视图中,则返回值为 true。
  如果滤镜是不支持的滤镜,则在访问此属性时 Flex 会引发错误。必须在设置 filterFunction 属性后调用 refresh() 以更新视图。
  2、HierarchicalData的过滤
  HierarchicalData,其source通常来说是ArrayCollection,本文假设HierarchicalData.source就是ArrayCollection。既然HierarchicalData过滤,也是ArrayCollection的过滤,因此只要判断AdvancedDataGrid.dataprovider是否为HierarchicalData,即可进行HierarchicalData和ArrayCollection的过滤。
  下述为一个简单的Demo。 AdvancedDataGrid id="adg1" designViewDataType="flat" left="4" top="39" bottom="4" right="4" creationComplete="adg1_creationCompleteHandler(eve nt)" horizontalScrollPolicy="auto" verticalScrollPolicy="auto" selectionMode="singleRow"> …
内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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