原文:WPF的逻辑树与视觉树(3)Visual呈现 这篇就点到为止,挑重点讲 绘图方式有两种 1.继承UIElement,重写OnRender方法 public partial class Window5 : Window { public Window5() { InitializeComponent(); this.Content = new RectangleElement(); } } public class RectangleElement : UIElement { protect…

WPF中提供了遍历逻辑树和视觉树的辅助类:System.Windows.LogicalTreeHelper和 System.Windows.Media.VisualTreeHelper. 注意遍历的位置,逻辑树可以在类的构造函数中遍历.但是,视觉树必须在经过至少一次的布局后才能形成. 所以它不能在构造函数遍历.通常是在OnContentRendered进行,这个函数为在布局发生后被调用. 其实每个Tree结点元素本身也包含了遍历的方法. 比如,Visual类包含了三个保护成员方法VisualPa…

原文:WPF的逻辑树与视觉树(1)基本概念     一.摘要 逻辑树与视觉树属于WPF的基本概念,学过WPF或者Silverlight的朋友一定会对其有所耳闻,这篇文章将来探讨逻辑树与视觉树的特质以及两者的区别 二.本文提纲 WPF Inspector工具介绍 观察逻辑树与视觉树 与ASP.NET服务器控件比较(控件为逻辑树,HTML为视觉树) 与JavaScript客户端控件比较(一个根逻辑树,HTML为视觉树) 组装控件 小结 1.WPF Inspector工具介绍 图1-1 WPF Ins…

原文:WPF的逻辑树与视觉树(2)Visual容器   一.摘要 虽然我们平时几乎不会从该类派生,但要想了解视觉树就必须要了解Visual,Visual是一个基本抽象类,继承自DependencyObject.其是所有控件的基类.并提供了视觉树操作的基本方法. 二.提纲 视觉树是一棵树 遍历视觉树 内置Visual集合容器ContainerVisual 小结 视觉树是一棵树 这好像是一句废话,但也没有错.我们来看下Visual提供的一些基本的成员. 首先我们创立一个测试的对象 public cl…

原文:WPF的逻辑树和视觉树 这部分的内容来自于即将出版的新书<WPF Unleashed>的第三章样章.关于什么是逻辑树,我们先看下面的一个伪XAML代码的例子: <Window ......>     <StackPanel>      <Label>LabelText</Lable>     </StackPanel></Window>在这样一个简单UI中,Window是一个根结点,它有一个子结点StackPanel…

轉載地址:http://blog.csdn.net/changtianshuiyue/article/details/26981797 理解WPF中的视觉树和逻辑树  Understanding the Visual Tree and Logical Tree in WPF这篇文章讨论WPF中视觉树和逻辑树的细微差别.同时提供了一个小程序供读者稍后分析.如果你已经对着两个概念完全不熟悉,我建议你先读SDK文档中的这篇文章“URL”. 背景 目前SDK文档中关于视觉树和逻辑树的介绍还不是很完全.从…

XAML天生就是用来呈现用户界面的,这是由于它具有层次化的特性.在WPF中,用户界面由一个对象树构建而成,这棵树叫作逻辑树.逻辑树的概念很直观,但是为什么要关注它呢?因为几乎WPF的每一方面(属性.事件.资源等)都有与逻辑树相关联的行为.例如,属性值有时会沿着树自动传递给子元素,而触发的事件可以自底向上或自顶向下遍历树. 与逻辑树类似的一个概念是可视树.可视树基本上是逻辑树的扩展,在可视树中,节点都被打散,分放到核心可视组件中.可视树提供了一些详细的可视化实现,而不是把每个元素当作一个“黑盒”.…

前面几节说了一些WPF的基础,包括XAML和布局等.在接下来的几节,我们来说说WPF的核心概念,包括逻辑树和可视树.依赖对象和依赖属性.路由事件.命令这几个部分.本节介绍下逻辑树(Logical Tree)和可视树(Visual Tree). 逻辑树和可视树 在WPF中,用户界面是由XAML来呈现的.粗略地讲,从宏观上看,叶子为布局组件和控件所组成的树既是逻辑树,从微观上看,将逻辑树的叶子再放大可看到其内部是由可视化组件(继承自Visual类)组成的,叶子为这些可视化组件组成的树既是可视树. 逻…

WPF中的逻辑树是指XAML元素级别的嵌套关系,逻辑树中的节点对应着XAML中的元素. 为了方便地自定义控件模板,WPF在逻辑树的基础上进一步细化,形成了一个“可视化树(Visual Tree)”,树中的每个节点代表一个可以在控件模板中定制的元素.简言之,可视化树主要是为设计WPF控件模板而服务的.…

一.什么是逻辑树 逻辑树就是描述WPF界面元素的实际构成,它是由程序在XAML中所有的UI元素组成.最显著的特点就是由布局控件.或者其他常用的控件组成. <Window x:Class="WpfRouteEvent.MainWindow" xmlns="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml/presentation" xmlns:x="http://schemas.microsoft.com/win…

在前面章节中,花费大量时间分析了窗口的内容模型——换句话说,研究了如何在其他元素中嵌套元素,进而构建完整的窗口. 例如,考虑下图中显示的一个非常简单的窗口,该窗口包含两个按钮.为创建该按钮,在窗口中嵌套了一个StackPanel控件.在StackPanel控件中,放置了两个Button控件,并且在每个按钮中可以添加所选择的内容. 下面是该窗口的标记: <Window x:Class="SimpleWindow.MainWindow" xmlns="http://sche…

AI逻辑实现-选择行为树还是状态机? 关注AI的朋友可能会看过赖勇浩翻译的<有限状态机时代终结的10大理由> ,里面谈到了状态机的诸多弊端.同时在ppt(附上下载地址)中述说了行为树的诸多优点,这里就不在赘述了.更多得是想总结一下自己玩了一阵子行为树后的一些实践体会. 个人体会: 状态机来实现AI更符合我们思维的朴素表达,我想任何一个有经验的coder都能直观得去写一个自己的AI状态机.它用于一些简单的ai其实是没有大问题的,(搜索敌人,靠近,攻击,死亡)用状态机其实更加便捷.但是面对一些复杂…

http://www.cnblogs.com/yangecnu/p/Introduce-Binary-Search-Tree.html 前文介绍了符号表的两种实现,无序链表和有序数组,无序链表在插入的时候具有较高的灵活性,而有序数组在查找时具有较高的效率,本文介绍的二叉查找树(Binary Search Tree,BST)这一数据结构综合了以上两种数据结构的优点. 二叉查找树具有很高的灵活性,对其优化可以生成平衡二叉树,红黑树等高效的查找和插入数据结构,后文会一一介绍. 一 定义 二叉查找树(B…

B-树 什么是B-树? B树是一种查找树,我们知道,这一类树(比如二叉搜索树,红黑树等等)最初生成的目的都是为了解决某种系统中,查找效率低的问题.B树也是如此,它最初启发于二叉搜索树,二叉搜索树的特点是每个非叶节点都只有两个孩子节点.然而这种做法会导致当数据量非常大时,二叉查找树的深度过深,搜索算法自根节点向下搜索时,需要访问的节点也就变的相当多.如果这些节点存储在外存储器中,每访问一个节点,相当于就是进行了一次I/O操作,随着树高度的增加,频繁的I/O操作一定会降低查询的效率. 这里有一个基本…

简介: B+树中只有叶子节点会带有指向记录的指针,而B树则所有节点都带有 B+树索引可以分为聚集索引和非聚集索引 mysql使用B+树,其中Myisam是非聚集索引,innoDB是聚集索引 聚簇索引索引的叶节点就是数据节点:而非聚簇索引的叶节点仍然是索引节点,只不过有一个指针指向对应的数据块. B树: B+树: B+ 树的特点: (1)所有关键字都出现在叶子结点的链表中(稠密索引),且链表中的关键字恰好是有序的; (2)不可能在非叶子结点命中; (3)非叶子结点相当于是叶子结点的索引(稀疏索引)…

查找(二) 散列表 散列表是普通数组概念的推广.由于对普通数组可以直接寻址,使得能在O(1)时间内访问数组中的任意位置.在散列表中,不是直接把关键字作为数组的下标,而是根据关键字计算出相应的下标. 使用散列的查找算法分为两步.第一步是用散列函数将被查找的键转化为数组的一个索引. 我们需要面对两个或多个键都会散列到相同的索引值的情况.因此,第二步就是一个处理碰撞冲突的过程,由两种经典解决碰撞的方法:拉链法和线性探测法. 散列表是算法在时间和空间上作出权衡的经典例子. 如果没有内存限制,我们可以直接…

  HBase 对于数据产品,底层存储架构直接决定了数据库的特性和使用场景.RDBMS(关系型数据库)使用 B树 及 B+树 作为数据存储结构. HBase 使用 LSM树. .     二叉树          所有节点至多拥有两个子节点.节点左指针指向小于其关键字的子树,右指针指向大于其关键字的子树:B树搜索,从根结点开始,如果查询的关键字与结点的关键字相等,那么就命中:          B+树 数据的读取速度因素 由于传统的机械磁盘具有快速顺序读写.慢速随机读写的访问特性,这个特性对磁盘…

上一节内容[algo&ds]4.树和二叉树.完全二叉树.满二叉树.二叉查找树.平衡二叉树.堆.哈夫曼树.散列表 7.B树 B树的应用可以参考另外一篇文章 8.字典树Trie Trie 树,也叫"字典树".顾名思义,它是一个树形结构.它是一种专门处理字符串匹配的数据结构,用来解决在一组字符串集合中快速查找某个字符串的问题.它的一个经典应用场景就是输入框的自动提示. 举个例子来说明一下,我们有 6 个字符串,它们分别是:how,hi,her,hello,so,see.我们希望在里面…

add by zhj: 算法其实不复杂,尤其是增加结点的算法,逻辑很简单,但有时自己想不到. 增加结点算法:首先,对于B树,没有重复结点,所以新插入的数据一定会落在叶结点上,或者说落在叶结点的所有父结点切分成的开区间上. 不断的增加结点时,一定会有某个开区间的关键字个数先达到上限数+1,这时需要对该叶结点拆分,以中间值为拆分点,拆分为两个叶结点, 且中间值上移到父结点.然后判断父结点的关键字个数,如果也达到上限数+1,再次进行拆分.一直循环,直到某个父结点的关键字个数<=关键字 个数上限,循环结…

数据结构与算法问题,困扰了无数的小伙伴. 很多小伙伴对数据结构与算法的认知有一个误区,认为工作中没有用到,为什么面试要问,问了能解决实际问题? 图灵奖获得者: Niklaus Wirth 说过: 程序=数据结构+算法, 也就说我们无时无刻都在和数据结构打交道. 只是作为Java开发,由于技术体系的成熟度较高,使得大部分人认为:程序应该等于 框架 + SQL 呀? 今天我们就来分析一道数据结构的题目:"B树和B+树". 关于这个问题,我们来看看普通人和高手的回答! 普通人: 嗯. 我想想…

前面讲解了平衡查找树中的2-3树以及其实现红黑树.2-3树种,一个节点最多有2个key,而红黑树则使用染色的方式来标识这两个key. 维基百科对B树的定义为“在计算机科学中,B树(B-tree)是一种树状数据结构,它能够存储数据.对其进行排序并允许以O(log n)的时间复杂度运行进行查找.顺序读取.插入和删除的数据结构.B树,概括来说是一个节点可以拥有多于2个子节点的二叉查找树.与自平衡二叉查找树不同,B-树为系统最优化大块数据的读和写操作.B-tree算法减少定位记录时所经历的中间过程,从而…

B树的定义 假设B树的度为t(t>=2),则B树满足如下要求:(参考算法导论) (1)  每个非根节点至少包含t-1个关键字,t个指向子节点的指针:至多包含2t-1个关键字,2t个指向子女的指针(叶子节点的子女为空). (2)  节点的所有key按非降序存放,假设节点的关键字分别为K[1], K[2] … K[n], 指向子女的指针分别为P[1], P[2]…P[n+1],其中n为节点关键字的个数.则有: P[1] <= K[1] <= P[2] <= K[2] …..<=…

B树 即二叉搜索树: 1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子(Left和Right) 2.所有结点存储一个关键字 3.非叶子节点的左指针指向小于其关键字的字数,右指针指向大于其关键字的字数: 如: B树的搜索,从根节点开始,如果查询的关键字与结点的竿见自相等,那么就命中:否则,如果查询的关键字比结点关键字小,就进入左儿子:如果比节点关键字大,就进入有儿子:如果做儿子或有儿子的指针为空,则报告找不到相应的关键字: 如果B树的所有非叶子结点的左右字数的节点数目俊保持差不多(平衡),那么B树的搜索性能逼近…

B 树(B-Tree)是为磁盘等辅助存取设备设计的一种平衡查找树,它实现了以 O(log n) 时间复杂度执行查找.顺序读取.插入和删除操作.由于 B 树和 B 树的变种在降低磁盘 I/O 操作次数方面表现优异,所以经常用于设计文件系统和数据库. B 树内的节点关系 B 树的定义 B 树的操作 B 树的变种 B+ 树的优势 B+ 树 C# 代码实现 在 1972 年,在 Boeing Research Labs 工作的 Rudolf Bayer 和 Ed McCreight 发明了 B 树.当时…

1. trie基础 (1) 是什么? Trie,又称单词查找树或键树,是一种树形结构,是一种哈希树的变种. (2) 性质 根节点不包含字符,除根节点外每一个节点都只包含一个字符 从根节点到某一节点,路径上经过的字符连接起来,为该节点对应的字符串 每个节点的所有子节点包含的字符都不相同 例如,单词序列a, to, tea, ted, ten, i, in, inn,对应的trie. (3) 应用 用于统计和排序大量的字符串,但不仅限于字符串,所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计. (4) 优点…

B-树 是一种多路搜索树(并不是二叉的): 1.定义任意非叶子结点最多只有M个儿子:且M>2: 2.根结点的儿子数为[2, M]: 3.除根结点以外的非叶子结点的儿子数为[M/2, M]: 4.每个结点存放至少M/2-1(取上整)和至多M-1个关键字:(至少2个关键字) 5.非叶子结点的关键字个数=指向儿子的指针个数-1: 6.非叶子结点的关键字:K[1], K[2], …, K[M-1]:且K[i] < K[i+1]: 7.非叶子结点的指针:P[1], P[2], …, P[M]:其中P[1…

从B 树.B+ 树.B* 树谈到R 树 作者:July.weedge.Frankie.编程艺术室出品. 说明:本文从B树开始谈起,然后论述B+树.B*树,最后谈到R 树.其中B树.B+树及B*树部分由weedge完成,R 树部分由Frankie完成,全文最终由July统稿修订完成. 出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v . 第一节.B树.B+树.B*树 1.前言: 动态查找树主要有:二叉查找树(Binary Search Tree),平衡二叉查找树(Balanced…

当数据量大时,我们如果用二叉树来存储的会导致树的高度太高,从而造成磁盘IO过于频繁,进而导致查询效率下降.因此采用B树来解决大数据存储的问题,很多数据库中都是采用B树或者B+树来进行存储的.其目的就是减少磁盘IO,提高查询效率. B树特性 B树中每个节点可以有多个关键字,并且每个节点可以有多个孩子.具体特性如下: B树中所有节点的孩子节点数的最大值称为B树的阶,记为M 树中的每个节点至多有M棵子树 若根节点不是终端节点,则至少有两棵子树 除根节点外所有非叶节点至少有m/2棵子树 所有非叶节点结构…

前面讲解了平衡查找树中的2-3树以及其实现红黑树.2-3树种,一个节点最多有2个key,而红黑树则使用染色的方式来标识这两个key. 维基百科对B树的定义为"在计算机科学中,B树(B-tree)是一种树状数据结构,它能够存储数据.对其进行排序并允许以O(log n)的时间复杂度运行进行查找.顺序读取.插入和删除的数据结构.B树,概括来说是一个节点可以拥有多于2个子节点的二叉查找树.与自平衡二叉查找树不同,B-树为系统最优化大块数据的读和写操作.B-tree算法减少定位记录时所经历的中间过程,从而…

B树和B+树主要应用于外排序,对于外排序,从硬盘读取的时间要远远大于遍历树的时间,因此要想办法减少从硬盘读取的时间. B树(有时也叫B-树) M阶B树定义如下: 是一种多路搜索树(并不是二叉的):1.定义任意非叶子结点最多只有M个儿子:且M>2:2.根结点的儿子数为[2, M]:3.除根结点以外的非叶子结点的儿子数为[M/2, M]:4.每个结点存放至少M/2-1(取上整)和至多M-1个关键字:(至少2个关键字)5.非叶子结点的关键字个数=指向儿子的指针个数-1:6.非叶子结点的关键字:K[1]…