dtree的一个简单的POJO树

本文介绍了一种使用JavaScript构建组织结构树的方法,通过遍历员工和部门列表,动态生成树状结构,实现对组织架构的可视化展示。
<script type="text/javascript">
			var deptTree = new dTree('deptTree','<%=request.getContextPath()%>/js/dtree/images/system/dept/');
			deptTree.config.folderLinks=false;
			deptTree.config.useCookies=true;
			deptTree.config.check=true;
			 
			var url;
			var mobile;
			var sexId;
			var currid = '${param.deptId}';
			if(currid == ''){
				currid=0;
			}
			 
			deptTree.add(0,-1,'全部','','','','<%=request.getContextPath()%>/js/dtree/images/system/dept/folder.gif','<%=request.getContextPath()%>/js/dtree/images/system/dept/folder.gif');
		   	<%
		   	 
		   		Iterator iter = employeeList.iterator();
					while(iter.hasNext()){
						Employee emp = (Employee)iter.next();  
					%>  
						mobile = <%=emp.getMobile()%>;
						sexId = <%=emp.getSex()%>;
						if(sexId == 0){
							deptTree.add(<%=emp.getId()+1000%>,<%=emp.getDeptId()%>,'<%=emp.getName()%>',"",'<%=emp.getMobile()%>','<%=request.getContextPath()%>/js/dtree/images/system/dept/page.gif','<%=request.getContextPath()%>/js/dtree/images/system/dept/page.gif'); 
						}else{
							deptTree.add(<%=emp.getId()+1000%>,<%=emp.getDeptId()%>,'<%=emp.getName()%>',"",'<%=emp.getMobile()%>','<%=request.getContextPath()%>/images/icon/user.gif','<%=request.getContextPath()%>/images/icon/user.gif'); 
						}
					<%
				} 
		   	
		   		Department[] depArr=new Department[departmentList.size()] ;
		   	
		   		departmentList.toArray(depArr);
		   		iter = departmentList.iterator();
		   		int masLft=0;
		   		int pid=0;
		   		while(iter.hasNext()){
		   			pid=0;
					Department dept = (Department)iter.next();
					masLft=0;
					for (int i=0;i<depArr.length;i++){
						if (masLft<depArr[i].getLft()&& depArr[i].getLft()< dept.getLft() && depArr[i].getRgt()>dept.getRgt()){ 
							masLft=depArr[i].getLft();
							pid=depArr[i].getId();
						}
					}
					 
					%> 
		   			deptTree.add(<%=dept.getId()%>,<%=pid%>,'<%=dept.getName()%>',"",'','<%=request.getContextPath()%>/js/dtree/images/system/dept/folder.gif','<%=request.getContextPath()%>/js/dtree/images/system/dept/folder.gif');
		   			 
		   			<%
				} 
		   		
		   	%> 
		</script>


<tr>
		    				<td style="padding-top:0px;padding-left:6px;padding-right:6px;padding-bottom:8px;">
							<DIV><b>您的组织列表</b></DIV>
							<div style="-moz-user-select: none; height: 400px; width: 200px; overflow:auto;">
								<script>  
									document.write(deptTree); 
								</script>
							</div>
		    			</tr>

 

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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