EXT 分页效能问题 解决源代码!

本文介绍了一个名为 XMLReader 的类,该类实现了基于 XML 数据源的分页功能。通过构造函数初始化并设置分页参数,如起始位置和限制数量。文章详细展示了如何通过遍历记录集构建 XML 结构,并提供了获取当前项、移动到下一项等方法。
[color=red]业务代码!:[/color]

XMLReader = Class.create(XML) ;

XMLReader.construct = function($self , $class){

var $point = -1 ;

var $database = null ;

var $rows = null ;

var $textDoc = null ;

this.next = function(){

if($point == this.count())

return false ;

$point ++ ;

if($point < this.count())

return true ;

else

return false ;

}

this.first = function(){

$point = 0;

}

this.last = function(){

$point = this.count() - 1 ;

}

this.previous = function(){

if($point == -1)

return false ;

$point -- ;

if($point >= 0)

return true ;

else

return false ;

}

this.getItem = function(_key){

try{

if($point == -1)

var _row = $self.super0.selectSingleNode("/table/row[1]") ;

else

var _row = $self.super0.selectSingleNode("/table/row[" + ($point + 1) + "]") ;

return _row.getAttribute(_key) ;

}catch(_err){

return "" ;

}

}

this.count = function(){

return $self.super0.getRoot().getNodes().length;

}

this.initialize = function(_rs , _type , _start , _limit){

this.registerClass("core.XMLReader") ;

try{

if(_rs.getType() == "core.XML"){

$self.super0.initialize(_rs.getXML()) ;

return ;

}

}catch(_err){
}

if(_start != null && _limit != null){

var _cnt = 0 ;

_start = _start.toInteger() ;

var _end = _start + _limit.toInteger() - 1 ;

}


$self.super0.initialize("<table/>") ;

var _root = this.getRoot() ;

while(!_rs.EOF){

if(_start != null && _end != null){

if(_cnt < _start || _cnt > _end){

_rs.MoveNext() ;

_cnt ++ ;

continue ;

}
}

var _row = this.newNode("row") ;

_row.setAttribute("index" , _cnt) ;

for(var _i = 0 ; _i < _rs.fields.Count ; _i ++){

if(_rs.fields.Item(_i).Type == 135)

if(String(_rs.fields.Item(_i).Value).trim() == null)

var _data = null ;

else

var _data = String(_rs.fields.Item(_i).Value).getDate().formatString() ;


else

var _data = String(_rs.fields.Item(_i).Value).trim() ;

if(_data != null)

if(_type != "text")

_row.setAttribute(String(_rs.fields.Item(_i).Name) , _data) ;

else

_row.newNode(String(_rs.fields.Item(_i).Name) , _data) ;

else

if(_type != "text")

_row.setAttribute(String(_rs.fields.Item(_i).Name) , "") ;

else

_row.newNode(String(_rs.fields.Item(_i).Name)) ;

}

_root.pushNode(_row) ;

_rs.MoveNext() ;

_cnt ++ ;

}

_root.setAttribute("count" , _cnt) ;

_rs.Close() ;
}

this.getXML = function(){

return $self.super0.getXML() ;

}
}

[color=red]调用代码:[/color]

var _writer = new Writer(_msg.getVariable("pnId" , true)) ;

Write.writeXML(_writer.documentView(_msg.getVariable("start" , true) , _msg.getVariable("limit" , true))) ;

改方法采用ASPSERVER框架! 这是具体分页代码部分! 经测试 ,完全没效能问题!
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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