FooterAdvancedDataGrid实现原理

FooterAdvancedDataGrid源码解析
本文详细解读了FooterAdvancedDataGrid源码的核心部分,包括如何在overlayFixed和overlayScrollable上绘制网格线和列。重点介绍了数据网格的布局、样式和交互特性。

FooterAdvancedDataGrid源码地址

http://www.forestandthetrees.com/openSource/dgFooters/srcview/

 核心代码:

overlayFixed = new Sprite();addChild(overlayFixed);

将在overlayFixed上画出 horizontalGridLines、lockedColumns            

overlayScrollable = new Sprite();   addChild(overlayScrollable);

将在overlayScrollable上画出ScrollableColumns,i = dataGrid.horizontalScrollPosition + lockedColumns;开始画,dataGrid.horizontalScrollPosition即现在的dataGrid的ScrollPosition,在出现scrollbar时实际上是创建了一个mask

private function _drawColumn (col:DataGridColumn, drawSprite : Sprite, i : int, xx : Number, yy : Number, h : Number) : void{
        if (col is FooterDataGridColumn) {
            var fdgc:FooterDataGridColumn = col as FooterDataGridColumn;
            fdgc.footerColumn.owner = fdgc.owner;
            var renderer:IListItemRenderer = (fdgc.footerColumn.itemRenderer)fdgc.footerColumn.itemRenderer.newInstance() : 
                                              dataGrid.itemRenderer.newInstance();
            renderer.styleName = fdgc.footerColumn;
            if (renderer is IDropInListItemRenderer) {
                IDropInListItemRenderer(renderer).listData = new DataGridListData(
                    (fdgc.footerColumn.labelFunction != null) ?fdgc.footerColumn.labelFunction(col): fdgc.footerColumn.headerText, 
                    fdgc.dataField, i - 1, null, dataGrid, -1);
            }
            renderer.data = fdgc;
            addChild(DisplayObject(renderer));
            renderer.x = xx;
            renderer.y = yy;
            renderer.setActualSize(col.width - 1, dataGrid.rowHeight);
            if (dataGrid.getStyle("verticalGridLines")){
               drawSprite.graphics.moveTo(xx + col.width, yy);
               drawSprite.graphics.lineTo(xx + col.width, h);
            }

        }

    }


内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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