仿google分页简析

仿google分页简析

1.类中成员变量解析
//当前页
private int nowpage;
//总记录数
private int countrecord;
//总页数
private int countpage;
// 当前页记录开始的位置
private int pageindex;
// 每页显示的记录数
public static final int PAGESIZE = 5;
// 索引的sum值 代表的是 google页面中最大显示页数
private int sumindex = 6;
// 开始的索引值
private int startindex;
// 结束的索引值
private int endindex;
2.分析:以下是以显示6个数页为参考

1 2 3 当前页是1

1 2 3 4 当前页是2 起始值1 未页 4

1 2 3 4 5 当前页是3 起始值1 未页 5

1 2 3 4 5 6 当前页是4 起始值1 未页 6

从上分析得知 当前页小于等于4时 起始页为1 末页=当前页+2
代码:

当当前页小于等于四时开始的索引值等于一,而结束的索引值分两种情况
if (this.nowpage <= 4) {
this.startindex = 1;
if (this.endindex > this.countpage) {
this.endindex = this.countpage;
}
this.endindex = this.nowpage + 2;
}


2 3 4 5 6 7 当前页是5 起始值是2 未页 7
3 4 5 6 7 8 当前页是6 起始值是3 未页 8
4 5 6 7 8 9 当前页是7 起始值是4 未页 9
5 6 7 8 9 10 当前页是8 起始值是5 未页 10

从上分析得知 当前页大于4时 (包括4)
当当前页大于四时开始的索引值和结束的索引值均分三种情况
if (this.nowpage > 4) {
this.startindex = this.nowpage - 3;
this.endindex = this.nowpage + 2;
if (this.endindex > this.countpage
&& this.countpage < this.sumindex) {
this.endindex = this.countpage;
this.startindex = 1;
}
if (this.countpage > this.sumindex) {
this.endindex = this.countpage;
this.startindex = this.countpage - 5;
}
}
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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