分享一例php无限级分类生成树的代码,学习下php无限级分类的实现方法,有需要的朋友参考下.   一段非常精简的PHP无限极分类生成树方法,巧在引用.   例子,php实现无限级分类.   代码示例:   <?php   function generateTree($items){   $tree = array():   foreach($items as $item){   if(isset($items[$item['pid']])){   $items[$item['pid']]['so

paip.tree 生成目录树到txt后的折叠查看 作者Attilax ,  EMAIL:1466519819@qq.com  来源:attilax的专栏 地址:http://blog.csdn.net/attilax Tree命令自动生成目录树到txt   tree  d:\xxx /f   >tree.txt   导出txt文件... 但是,目录树要是可以结构化折叠查看走Ok兰... 测试累挂notepad++ ,editplus都不行...不能直接折叠查看... 替换tab符号为空格,在n

在写文档时,生成目录树是非常有必要的,可以清晰明了地用图阐释一些事情. 1 生成目录树 1.1 方案1:操作繁(只显示文件夹) 1 - win + R 2 - 输入 “CMD” ,打开命令提示窗口“ 3 - 输入 ” tree 路径 ”,如 C:\Users\***>tree E:\Google_AI 注意:当文件夹名称中有空格时,会报错! C:\Users\***>tree E:\Google AI 参数太多 - AI 所以要加上双引号,单引号会报同样的错误 C:\Users\zyong&g

1. tree命令详解 [Tree命令作用] 以图形显示驱动器或路径的文件夹结构. [Tree命令格式] 在命令行窗口使用tree /?查看帮助. TREE [drive:][path] [/F] [/A] /F 显示每个文件夹中文件的名称.使用时显示所有目录及目录下的所有文件,省略时,只显示目录,不显示目录下的文件; /A 使用 ASCII 字符,而不使用扩展字符. 选用>PRN参数时,则把所列目录及目录中文件名打印输出 tree c:\ | more 出现由 tree 命令产生的第一个输出命

有时候我们想为某个目录制作一个文档结构图,在Windows上,我们知道是使用tree命令. 但是,默认情况下tree只显示子目录名,而不显示子目录里的文件名,需要加上/F参数才能显示完整的文件名.     制作该目录下的文档结构图: tree /F > 文档结构图.txt     查看其他参数: tree /?

用Python实现类似Windows下的tree命令,获取目录树结构. import os import os.path BRANCH = '├─' LAST_BRANCH = '└─' TAB = '│ ' EMPTY_TAB = ' ' def get_dir_list(path, placeholder=''): folder_list = [folder for folder in os.listdir(path) if os.path.isdir(os.path.join(path,

# -*- coding: utf-8 -*- import sys from pathlib import Path class DirectionTree(object): """生成目录树 @ pathname: 目标目录 @ filename: 要保存成文件的名称 """ def __init__(self, pathname='.', filename='tree.txt'): super(DirectionTree, self).__

依赖 <dependency> <groupId>commons-net</groupId> <artifactId>commons-net</artifactId> <version>3.4</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.commons</groupId> <artifactId>

其实循环生成目录树这个方法不仅仅局限于在使用dojo的情况下,只要明白了其中的原理,在任何一种语言下都能动态循环生成. 1. 数据结构 在这里先说明一下数据结构,我这里循环生成目录树的数据结构是像这样的: { “rootName”:“根目录”, "id": 0, "isFolder": 1, "childRoot": [ “rootName”:“一级目录”, "id": 1,"isFolder": 1, &

作为测试或者程序员,平时都有需求来生成目录树,进行项目层级的讲解等.如下是样式图: 实现方式,即操作步骤: Mac下使用 brew install tree 进行安装,安装后,在terminal中输入 tree -a 便可以查看某个文件夹下的所有文件. 常用命令: * tree -d 只显示文件夹 * tree -L n  显示 项目的层级,n表示层级数,比如想要显示项目的三层结构,可以使用 tree -L 3 * tree -I pattern 用于过滤不想要显示的文件或者文件夹.比如你想要过

一.前言 使用动态目录树可以使左边栏中的目录更加灵活,本文介绍如何将目录保存在json配置文件中,再读取出来经过处理后生成目录树. 二.数据结构 1. TreeMenuNode类名 将TreeMenuNode类设置成与json格式相对应,注意Children应为List类型.目录的内容包括MenuName,Action,Controller,Icon public class TreeMenuNode2 { public int MenuNumber { get; set; } public s

本文介绍两种不同生成多级目录树的方式:1. 递归生成,2.  map+list 集合生成.最下方会附上完整代码. 生成树的基本规则:子节点的par_id等于父节点的id. 1. 实体类 import java.util.ArrayList; public class Menu { private int id; private String menuName;//名称 private int parId;//上级ID private int type;//0:目录:1:菜单 private St

表达式目录树,在C#中用Expression标识,这里就不介绍表达式目录树是什么了,有兴趣可以自行百度搜索,网上资料还是很多的. 这里主要分享的是如何动态构建表达式目录树. 构建表达式目录树的代码挺简单的,但是感觉不容易记住,我这边主要是根据反编译工具ILSpy来查看自己写已经写好的一个表达式(反编译里面的代码就是拆解表达式后再拼装的,下面会给例子),然后再稍微改动一下,这样有助于理解如何去手动拼装一个表达式. 既然是拷贝对象,先来一个最简单的对象拷贝的表达式: 假设有类: public cla

前言 之前我写了一篇关于C#处理Markdown文档的文章:C#解析Markdown文档,实现替换图片链接操作 算是第一次尝试使用C#处理Markdown文档,然后最近又把博客网站的前台改了一下,目前文章渲染使用Editor.md组件在前端渲染,但这个插件生成的目录树很丑,我魔改了一下换成bootstrap5-treeview组件,好看多了.详见这篇文章:魔改editormd组件,优化ToC渲染效果 此前我一直想用后端来渲染markdown文章而不得,经过这个操作,思路就打开了,也就有了本文的C

转自:http://www.cnblogs.com/linjiqin/p/4547452.html 1.首先在页面上有<ul/>标签 ? 1 <ul id="tree" class="ztree"></ul> 2.定义ztree的配置参数 ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 var setting = {     //check属性放在data属性之后,复选框不起作用     check: {         en

大伙都知道,文件系统是树形结构的,有时候我们会想到把目录的层次结构变为纯文本形式,就像这样: ├─Windows-universal-samples-master │ ├─Samples │ │ ├─3DPrintingFromUnity │ │ │ └─Assets │ │ │ └─Script │ │ ├─Accelerometer │ │ │ ├─cpp │ │ │ ├─cs │ │ │ ├─js │ │ │ │ ├─css │ │ │ │ ├─html │ │ │ │ ├─js │ │

起源:决策树切分数据集 决策树每次决策时,按照一定规则切分数据集,并将切分后的小数据集递归处理.这样的处理方式给了线性回归处理非线性数据一个启发. 能不能先将类似特征的数据切成一小部分,再将这一小部分放大处理,使用线性的方法增加准确率呢? Part I:  树的枝与叶 枝:二叉 or 多叉? 在AdaBoost的单决策树中,对于连续型数据构建决策树,我们采取步进阈值切分2段的方法.还有一种简化处理,即选择子数据集中的当前维度所有不同的值作为阈值切分. 而在CART里,大于阈值归为左孩子,小于阈值

之前参加过一些基于HTML/CSS/JavaScript的项目,当在页面中需要生成一颗目录树时,总是首先想着网上有没有现成的生成树的源代码,比如dtree.zthee,或者使用一些javascript框架类库(比如目前Dojo和ExtJs)自带的树模型或插件. 今天趁项目不是很紧,有时间可以自己考虑原创一颗树,完成这个小的尝试后想想不是很难,效果如下: 目录节点一 目录节点一子目录 二级叶子结点一 二级叶子结点二 叶子结点一 叶子结点二 叶子结点三 叶子结点四 叶子结点五 叶子结点六 目录节点二

Linux目录树详细说明 目录树的主要部分有root(/)./USR./var./home等等.下面是一个典型的linux目录结构如下: / 根目录 /bin 存放必要的命令 /boot 存放内核以及启动所需的文件等 /dev 存放设备文件 /etc 存放系统的配置文件 /home 用户文件的主目录,用户数据存放在其主目录中 /lib 存放必要的运行库 /mnt 存放临时的映射文件系统,我们常把软驱和光驱挂装在这里的floppy和cdrom子目录下. /proc 存放存储进程和系统信息 /roo

CART:Classification and regression tree,分类与回归树.(是二叉树) CART是决策树的一种,主要由特征选择,树的生成和剪枝三部分组成.它主要用来处理分类和回归问题,下面对分别对其进行介绍. 1.回归树:使用平方误差最小准则 训练集为:D={(x1,y1), (x2,y2), …, (xn,yn)}. 输出Y为连续变量,将输入划分为M个区域,分别为R1,R2,…,RM,每个区域的输出值分别为:c1,c2,…,cm则回归树模型可表示为: 则平方误差为: 假如使

本文结构: CART算法有两步 回归树的生成 分类树的生成 剪枝 CART - Classification and Regression Trees 分类与回归树,是二叉树,可以用于分类,也可以用于回归问题,最先由 Breiman 等提出. 分类树的输出是样本的类别, 回归树的输出是一个实数. CART算法有两步: 决策树生成和剪枝. 决策树生成:递归地构建二叉决策树的过程,基于训练数据集生成决策树,生成的决策树要尽量大: 自上而下从根开始建立节点,在每个节点处要选择一个最好的属性来分裂,使得