row and col

最新推荐文章于 2025-06-23 14:52:18 发布

weixin_34112900

最新推荐文章于 2025-06-23 14:52:18 发布

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本文介绍了布局组件中的行和列配置方法，包括不同屏幕尺寸下的间距设置。行使用gutter属性来定义间距，列则通过md和sm属性适配中屏和小屏设备。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1.行

gutter:

md: 中等屏幕桌面显示器 (≥992px)

lg: 大屏幕大桌面显示器 (≥1200px)

xl:

2.列

md: 中等屏幕桌面显示器 (≥992px)

sm: 小屏幕平板 (≥768px)

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Bootstrap中的row和col-md：构建响应式网格布局的利器

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线性布局（Row/Column）

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线性布局（LinearLayout）是开发中最常用的布局，通过线性容器Row和Column构建。线性布局是其他布局的基础，其子元素在线性方向上（水平方向和垂直方向）依次排列。线性布局的排列方向由所选容器组件决定，Column容器内子元素按照垂直方向排列，Row容器内子元素按照水平方向排列。根据不同的排列方向，开发者可选择使用Row或Column容器创建线性布局。图1Column容器内子元素排列示意图图2Row容器内子元素排列示意图。

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ElementUI源码学习 - Layout布局(row 、col) row.js该组件不同于 button组件，是一个js文件，使用的是render方法 export default { name: 'ElRow', //组件名字，作用在 button 组件中，已经说明了 componentName: 'ElRow', //这个在 col 组件中判断是否为 col 的父组件，从而给 gutter 间隔 props: { tag: { //自定义元素标签, tag 在 render

import heapq def is_channel_position(row, col): return (row + 1 in channel_rows) or (col in channel_cols) def is_target_node(row, col): current_row_number = row + 1 # 检查是否在通道行 if current_row_number in channel_rows: # 检查上方行（row+1）是否为空车位 if (row + 1 < total_rows) and ((row + 2) not in channel_rows) and (col not in channel_cols): if not occupied[row + 1][col]: return True # 检查下方行（row-1）是否为空车位 if (row - 1 >= 0) and (current_row_number - 1 not in channel_rows) and (col not in channel_cols): if not occupied[row - 1][col]: return True # 检查是否在通道列 if col in channel_cols: # 检查左列（col-1）是否为空车位 if (col - 1 >= 0) and (col - 1 not in channel_cols) and (current_row_number not in channel_rows): if not occupied[row][col - 1]: return True # 检查右列（col+1）是否为空车位 if (col + 1 < total_cols) and (col + 1 not in channel_cols) and (current_row_number not in channel_rows): if not occupied[row][col + 1]: return True return False # 构建邻接表 graph = {} target_nodes = [] for row in range(total_rows): for col in range(total_cols): if not is_channel_position(row, col): continue node = (row, col) graph[node] = [] # 横向移动（通道行） if (row + 1) in channel_rows: if col > 0 and is_channel_position(row, col - 1): cost = column_widths[col - 1] graph[node].append(((row, col - 1), cost)) if col < total_cols - 1 and is_channel_position(row, col + 1): cost = column_widths[col] graph[node].append(((row, col + 1), cost)) # 纵向移动（通道列） if col in channel_cols: if row > 0 and is_channel_position(row - 1, col): cost = row_heights[row - 1] graph[node].append(((row - 1, col), cost)) if row < total_rows - 1 and is_channel_position(row + 1, col): cost = row_heights[row] graph[node].append(((row + 1, col), cost)) # 标记目标节点 if is_target_node(row, col): target_nodes.append(node) # Dijkstra算法 heap = [] heapq.heappush(heap, (0, entrance)) distances = {entrance: 0} predecessors = {} while heap: current_dist, current_node = heapq.heappop(heap) if current_node in target_nodes: break for neighbor, weight in graph.get(current_node, []): new_dist = current_dist + weight if new_dist < distances.get(neighbor, float('inf')): distances[neighbor] = new_dist predecessors[neighbor] = current_node heapq.heappush(heap, (new_dist, neighbor)) # 回溯路径 path = [] node = current_node while node in predecessors: path.append(node) node = predecessors[node] path.append(entrance) path.reverse() print(f"最短路径长度：{current_dist}") print("路径：", path)能把空车位也加入路径中吗

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return is_parking_slot(row, col) and not occupied[row][col] ``` --- ### [可视化验证] 修改前后对比（伪代码）： ```python # 原始路径路径：[(0,3)->(1,3)->(2,3)] # 修改后路径路径：[(0,3)->(1,3)->...

程序提示KeyError: 'col5'，修改程序new_data = [] for row in data2: new_data.append({'col1': row['col1'], 'col2': row['col2'], 'col3': row['col3'], 'col4': row.get('col4', 0)}) # 将新的数据列表写入新的csv文件中 with open('result_2.txt', 'w', newline='') as f: writer = csv.writer(f) for row in new_data: writer.writerow(["{}\t{}\t{}\t{}\t{}".format(row['col1'], row['col2'], row['col3'], row['col4'], row['col5'])])

06-13

if row['col1'] == query['col1'] and row['col2'] == query['col2']: row['col5'] = query['col3'] with open('result_2.txt', 'w', newline='') as f: writer = csv.writer(f) for row in new_data: writer....

程序提示KeyError: 'col5'，修改程序 for row in new_data: writer.writerow(["{}\t{}\t{}\t{}\t{}".format(row['col1'], row['col2'], row['col3'], row['col4'], row['col5'])])

06-13

if row['col1'] == query['col1'] and row['col2'] == query['col2']: row['col4'] = 1 row['col5'] = query['col3'] # 在找到的行中增加第五列，赋值为image_3_2表中的第三列数据 # 将查询之后的结果构造成新的...

程序提示TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'float' and 'str'，修改writer.writerow([row['col1'] + "\t" + row['col2'] + "\t" + row['col3'] + "\t" + row['col4']])

06-13

writer.writerow(["{}\t{}\t{}\t{}".format(row['col1'], row['col2'], row['col3'], row['col4'])]) ``` 这样就可以实现同行每列数据间以tab间隔，不需要逗号了。注意列表中只有一个元素，即整行数据，需要用中...

详细介绍下这段代码 queue = deque([(source_row, source_col)]) # BFS队列 while queue: curr_row, curr_col = queue.popleft() for k in range(4): next_row = curr_row + dx[k] next_col = curr_col + dy[k] if 0 <= next_row < m and 0 <= next_col < n and grid[next_row][next_col] != 1 and water_flow[next_row][next_col] == 0: water_flow[next_row][next_col] = water_flow[curr_row][curr_col] + 1 queue.append((next_row, next_col)) return water_flow[target_row][target_col]

07-09

6. `if 0 <= next_row < m and 0 <= next_col < n and grid[next_row][next_col] != 1 and water_flow[next_row][next_col] == 0:`：检查下一个位置是否满足以下条件： - `0 <= next_row 和 `0 <= next_col 下一个...

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If CVar(Mid(Workbooks("实例.xlsm").Sheets("表1").Range("p" & ii), 5, 2)) = i Then sm = Sheets("统计").Range("a1").End(xlToRight).Columns。表示第一行的最后列的列数，也是本行的数据单元格列数。表示第一列的最后行的行数，也是本列的数据单元格行数。表示的是第一行的最后单元格的数据内容，而不是列数。有时候也要用到某行或某列最后单元格的内容。表示第一列的最后行的最后单元格的数据内容。

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使用row在水平方向创建一行一将组col插入在row中每个在col中，键入自己的内容设置通过col的span参数，指定跨越的范围，其范围是1到24 每个row中的col总和应该为24 如下图这样注意：非模板/渲染模式下，需使用i-col 给通过row添加gutter属性，给可以的下属col添加间距我这里给的col间距是30px 给通过row设置参数align为不...

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def solve_maze(maze, start_row, start_col, end_row, end_col): # 定义四个移动方向：上、下、左、右 directions = [(-1, 0), (1, 0), (0, -1), (0, 1)] # 递归核心函数 def dfs(row, col): # 终止条件1：到达终点 if row == end_row and col == end_col: return True # 终止条件2：越界或不可通行 if (row < 0 or row >= len(maze) or col < 0 or col >= len(maze[0]) or maze[row][col] != 0): return False # 标记当前已访问 maze[row][col] = 2 # 尝试四个方向 for dr, dc in directions: new_row, new_col = row + dr, col + dc if dfs(new_row, new_col): return True # 找到路径 # 回溯：若四个方向均不可行 maze[row][col] = 0 return False # 从起点开始递归 return dfs(start_row, start_col)

03-29

if row == end_row and col == end_col: # 到达终点 return True if (row < 0 or row >= len(maze) or # 越界检查 col < 0 or col >= len(maze[0]) or maze[row][col] != 0): # 不可通行检查 return False ```...