el-tree某一层高亮

2024-11-03

el-tree 设置目录树中的某个节点为高亮状态

现在可以实现,点击某个节点,该节点会红色高亮,那怎么让这个树加载出来的时候默认某个节点高亮呢?element ui里面带勾选框的可以默认勾选上,这个没有勾选框其实很简单.element ui的树形控件支持setCurrentKey()方法,只需要将你要设置的节点的key值设置进去就可以了,前提是要设置好node-key属性.然后在created()或mounted()钩子里写上代码就可以了. <template> <section class="p-10">

Binary Indexed Tree

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Extjs通过structs2生成树结构

Extjs为我们提供了强大的树的生成方式,我们不必通过原始的js去生成树形结构.在这里我做了一个简单的树结构生成.代码如下,同时在后台使用了fastjson-1.1.15.jar的jar包生成json对象,Extjs使用的是3.2版本. Java文件代码: Bo类: import java.util.List; public class TreeBo { private int id;//节点id private String text;//节点显示名称 private String cls;/

iOS 持续集成

iOS 持续集成系列 - 开篇前言 iOS 开发在经过这几年的野蛮生长之后,慢慢地趋于稳定.无论开发语言是 Objective-C 还是 Swift,工程类型是 Hybird 还是原生,开发思想是 OOP 还是函数式,随着项目逐渐变大都在面临相同的问题: 测试.发布等重复性工作占了很大一部分时间,回归成本越来越高.持续集成不可避免地被提上了日程. 本文主要阐述 iOS 下的持续集成,以目标.内容.流程.工具入手,希望可以为大家描绘一幅 iOS 持续集成的蓝图.这可能不是一篇可以让你 Step

easyui combobox开启搜索自动完成功能

combo.json [{ "id":-1, "text":" ", "spell":"" },{ "id":1, "text":"类型1", "spell":"lx1" },{ "id":2, "text":"类型2", "spell&q

(转)mysql、innodb和加锁分析

mysql.innodb和加锁分析原文:https://liuzhengyang.github.io/2016/09/25/mysqlinnodb/ 介绍本文主要介绍MySQL和InnoDB存储引擎的一些知识.分为MySQL基础知识.InnoDB介绍和加锁分析. MySQL基础知识 MySQL架构 MySQL的分层可以分为三层,最上面一层可以叫做接入层,负责连接处理.授权.安全等,第二层的功能包括查询解析.分析.优化.缓存一些内置函数等功能,第三层包含了存储引擎.存储引擎负责数据的存储和读取

Ext树形结构

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ExtJS常用代码集合

ExtJS常用代码集合,包括弹出提示框,登陆框,树状结构等等.1. [代码]弹出提示框 <html> <head> <title>Getting Started Example</title> <link rel="stylesheet" type="text/css" href="js/extjs/resources/css/ext-all.css"

Extjs4中的常用组件：Grid、Tree和Form

至此我们已经学习了Data包和布局等API.下面我们来学习作为Extjs框架中我们用得最多的用来展现数据的Grid.Tree和Form吧! 目录: 5.1. Grid panel 5.1.1. Columns 5.1.2. Feature 5.1.2.1. Ext.grid.feature.Grouping 5.1.2.2. Ext.grid.feature.Summary 5.1.2.3. Ext.grid.feature.GroupingSummary 5.1.2.4. Ext.grid.f

element-ui的Tree树组件使用技巧

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[数据结构]——二叉树（Binary Tree）、二叉搜索树（Binary Search Tree）及其衍生算法

二叉树(Binary Tree)是最简单的树形数据结构,然而却十分精妙.其衍生出各种算法,以致于占据了数据结构的半壁江山.STL中大名顶顶的关联容器--集合(set).映射(map)便是使用二叉树实现.由于篇幅有限,此处仅作一般介绍(如果想要完全了解二叉树以及其衍生出的各种算法,恐怕要写8~10篇). 1)二叉树(Binary Tree) 顾名思义,就是一个节点分出两个节点,称其为左右子节点:每个子节点又可以分出两个子节点,这样递归分叉,其形状很像一颗倒着的树.二叉树限制了每个节点最多有两个子节

数据库中树形列表(以easyui的tree为例)

构造一棵easyui前台框架的一个树形列表为例后台框架是spring MVC+JPA. 先看一下数据库是怎么建的,怎么存放的数据下面是实体类 /** * 部门类用户所属部门(这里的部门是一个相对抽象的词) * 使用前缀编码,每级增加三个数字,如:第一级 001,第二级001001,第三级001001001 * @author Administrator * */ @Entity public class Department { private String id; //部门id priva

如何在博客中使用SublimeText风格的代码高亮样式

因为觉得博客园自带的代码高亮样式很单一,不符合作为前端的我的审美习惯,于是下定决心要想办法折腾出一个方法来应用上另外一套代码高亮样式. 虽然探索的过程是很痛苦的,但最后还是成功了,但也不枉付出的那些努力.近来有网友问及如何实现,现分享出来,看完本文后你也可以把自己博客的代码整得漂亮些,让别人看着舒服些了. 方法其实是很麻烦的,即使是写了好几篇博客了对这个过程我已经娴熟了,但其实也还是挻麻烦的.不过谁叫我有是个偏执狂呢,为了让页面漂亮我愿麻烦自己,舒服大家.如果你有更好的方法那当然更好. 安装su

[LeetCode] Find Leaves of Binary Tree 找二叉树的叶节点

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[LeetCode] Closest Binary Search Tree Value 最近的二分搜索树的值

Given a non-empty binary search tree and a target value, find the value in the BST that is closest to the target. Note: Given target value is a floating point. You are guaranteed to have only one unique value in the BST that is closest to the target.

[LeetCode] Count Complete Tree Nodes 求完全二叉树的节点个数

Given a complete binary tree, count the number of nodes. Definition of a complete binary tree from Wikipedia: In a complete binary tree every level, except possibly the last, is completely filled, and all nodes in the last level are as far left as po

[LeetCode] Binary Tree Right Side View 二叉树的右侧视图

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[LeetCode] Binary Tree Level Order Traversal II 二叉树层序遍历之二

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[LeetCode] Binary Tree Level Order Traversal 二叉树层序遍历

Given a binary tree, return the level order traversal of its nodes' values. (ie, from left to right, level by level). For example:Given binary tree {3,9,20,#,#,15,7}, 3 / \ 9 20 / \ 15 7 return its level order traversal as: [ [3], [9,20], [15,7] ] 层序

LeetCode 104. Maximum Depth of Binary Tree

Problem: Given a binary tree, find its maximum depth. The maximum depth is the number of nodes along the longest path from the root node down to the farthest leaf node. 初看本题第一印象为递归写法.首先找出终止条件:node == NULL.若未进入递归终止状态,则分左子树和又子树进行递归,最终返回累加最大的值.其代码如下: /*

SSIS Data Flow 的 Execution Tree 和 Data Pipeline

一,Execution Tree 执行树是数据流组件(转换和适配器)基于同步关系所建立的逻辑分组,每一个分组都是一个执行树的开始和结束,也可以将执行树理解为一个缓冲区的开始和结束,即缓冲区的整个生命周期. 大家知道,异步转换组件会结束输入缓冲区,创建新的输出缓冲区,所以,执行树的分组实际上通过异步转换组件来划分的,一个异步转换组件意味着上游执行树的结束和下游执行树的开始.当数据流经过异步转换组件,进入一个新的执行树,上一个执行树的缓冲区和相同数据就不再需要了,因为数据已经被传递到一个新的执行树和

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