一.前言 ​ WPF 中有两种"树":逻辑树(Logical Tree)和可视化元素树(Visual Tree). Logical Tree 最显著的特点就是它完全由布局组件和控件组成.那么 Visual Tree 是什么呢? ​ 如果我们仔细观察一棵树的树叶,会发现树叶的脉络也像一棵"树"--有自己的基部并向上生长出多级分叉.在 WPF 的 Logical Tree 上,充当"树叶"的一般都是控件,如果我们仔细观察控件,会发现 WPF 控件本身

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

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”.

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.

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

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

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

记得有朋友问老周,系统中的“计算器”应用的界面菜单是怎么做的.其实,你可以用VS 2015的新工具来查看它的界面结构. 实时可视化树工具只能查看XAML定义的界面,如WPF和Win App.现在,Win App都编译为本地代码,直接找可执行文件是走不通了. 但有了新的实时可视化工具,你可以自己去研究Win 10 App的界面,包括小娜面板在内都是可以查看的. 好,屁话不多说,就简单介绍一下如何用吧.其实很简单. 1.以管理员身份运行VS 2015,有的应用需要管理员权限,有的不用,以防万一,还是

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

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

本文转载自:http://www.cnblogs.com/yangecnu/p/Introduce-B-Tree-and-B-Plus-Tree.html 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

在我们使用WPF设计前台界面时,经常会重写数据模板,或者把控件放到数据模板里.但是一旦将控件放到数据模板中,在后台就没有办法通过控件的名字来获取它了,更没办法对它进行操作(例如,隐藏,改变控件的某个值). 如果你是比我还白的小白,对我刚刚陈述的东西不清楚,接下来我简单说一下什么是把控件放在数据模板中,怎么样的情况没法后台通过名字来获取控件,如果读者对于数据模板这些事儿已经清楚了,或者只关心如何使用可视化树可以将这部分跳过哈. 先上代码介绍一下什么是数据模板以WPF中ListBox控件为例: <L

B 树 B树与B+树 一:定义 B树(B-树)是一种平衡的多路查找树.-3树和2--4树都是B树的特例.节点最大的孩子数组称为B树的阶(order),因此,-3树是3阶B树,--4树是4阶B树. 二:属性 一棵最小度为t的B树是满足如下四个条件的平衡多叉树: 1.每个节点最多包含2t−1个关键字:除根节点外的每个节点至少有t−1个关键字(t≤),根节点至少有一个关键字: 2.一个节点u中的关键字按非降序排列:u.key1≤u.key2≤…u.keynu.key1≤u.key2≤…u.keyn:

目录 B树 定义及特性 查找顺序 保持平衡 B+树 B+树的插入 使用场景 参考 今天学习B树和B+树,B树和B+树都是基于二叉树的衍生,对于二叉树不太了解的读者可以翻看<数据结构:二叉树> 本文目录: B树 定义及特性 B树,在写法上通常是B-树,这不是减号的意思,只是一种表达方式,它是一种能够存储数据.对数据进行排序并允许以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.,概括来说是一个节点可以拥有多于2个节点的二叉查找树. 一个m阶的B树具有如下特点: B树根节

本文转载自:http://www.cnblogs.com/yangecnu/p/Introduce-B-Tree-and-B-Plus-Tree.html 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

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

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

读数据结构与算法分析 AVL树 带有平衡条件的二叉树,通常要求每颗树的左右子树深度差<=1 可以将破坏平衡的插入操作分为四种,最后通过旋转恢复平衡 破坏平衡的插入方式 描述 恢复平衡旋转方式 LL 在左儿子的左子树进行插入 右旋转 RR 在右儿子的右子树进行插入 左旋转 LR 在左儿子的右子树进行插入 先左旋转 后右旋转 RL 在右儿子的左子树进行插入 先右旋转 后左旋转 AVL树的实现 AVL树的节点声明 struct AvlNode ; typedef struct AvlNode *Poi

本文转载自:http://www.cnblogs.com/yangecnu/p/Introduce-B-Tree-and-B-Plus-Tree.html 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

将控件的visibility 设置为collapse时,控件的可视化树并未生成,此时并不能查找到控件内的子控件. 若某控件想对用户不可见,且可以生成可视化树,则需将控件的visibility 设置为hidden

B树 前言 首先,为什么要总结B树.B+树的知识呢?最近在学习数据库索引调优相关知识,数据库系统普遍采用B-/+Tree作为索引结构(例如mysql的InnoDB引擎使用的B+树),理解不透彻B树,则无法理解数据库的索引机制:接下来将用最简洁直白的内容来了解B树.B+树的数据结构 另外,B-树,即为B树.因为B树的原英文名称为B-tree,而国内很多人喜欢把B-tree译作B-树,其实,这是个非常不好的直译,很容易让人产生误解.如人们可能会以为B-树是一种树,而B树又是一种树.而事实上是,B-t