使用CSplitterWnd切分窗口,但是大小总是不对.什么原因呢?(附工程源码)

azhen 2007-11-05 03:58:17
现在在学校做一个项目,使用了CSplitterWnd类,我想做的事情很简单,就是把一个view分成上下两个窗口,上面的高度为 窗口高度Height()*9/10,下面的为Height()*/10,但是我得到的界面里,上下两个窗口的高度总是不能符合这个比例,附件有工程文件,VC 6.0的,谢谢!
这是主要的代码:
BOOL CMainFrame::OnCreateClient(LPCREATESTRUCT lpcs, CCreateContext* pContext)
{
// TODO: Add your specialized code here and/or call the base class
CRect cr;
GetWindowRect( &cr );

// 分成两行一列
m_splitter.CreateStatic(this, 2, 1 ) ;

//第一行的高度为.Height()*9/10 ,而第二行为.Height()/10
m_splitter.CreateView( 0, 0, RUNTIME_CLASS(CSplitterWindowView),
CSize(cr.Width(), cr.Height()*9/10), pContext);
m_splitter.CreateView( 1, 0, RUNTIME_CLASS(CFormViewDown),
CSize(cr.Width(), cr.Height()/10), pContext );
m_splitter.RecalcLayout();
return TRUE;
}

请达人们指点迷津....谢谢!
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azhen 2007-11-13
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我为什么错误现在算是找到原因了:
我后来没有用GetWindowRect()或者是 GetClientRect();
而是使用了 SystemParametersInfo(SPI_GETWORKAREA,0,&rt,0);

我发现GetWindowRect()或者是 GetClientRect();取得的值都很小,虽然问题解决了,但是还是不知道为什么?
zhugay 2007-11-05
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1。GetWindowRect()包含有菜单栏,工具栏,状态栏等,所以不好掌握,用GetClientRect()要容易些。
2.主窗口大小随时会变化,所以在OnSize()里要重新调节大小
3.我想一个占9/10高,另一个自然就占1/10高,两个view不会重叠也不会离得很开吧。是刚好把client区域占满吧。
thisisyjs 2007-11-05
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另外注意GetWindowRect获取的是整个窗口的高、宽度,要去掉边框标题栏和菜单工具栏等
然后 OnSize 时也需要根据参数重新计算
thisisyjs 2007-11-05
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3楼正解,静态分割之后使用
CSplitterWnd::SetRowInfo
CSplitterWnd::SetColumnInfo
想调多大随便你。
guo_wei 2007-11-05
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m_splitter.CreateView( 0, 0, RUNTIME_CLASS(CSplitterWindowView),
CSize(cr.Width(), cr.Height()*9/10 /2), pContext);
m_splitter.CreateView( 1, 0, RUNTIME_CLASS(CFormViewDown),
CSize(cr.Width(), cr.Height()/10 /2), pContext );

这两个地方多除一个2
iyranly 2007-11-05
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CSplitterWnd::SetRowInfo
CSplitterWnd::SetColumnInfo
qcwx828 2007-11-05
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在OnSize()中设置 CSplitterWnd的位置
adyhvgjkiyffjj 2007-11-05
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把GetWindowRect( &cr ); 改成GetClientRect(&cr);试试
内容概要:本文围绕不确定环境下的多式联运路径优化问题展开研究,提出并实现了基于AFO算法、遗传算法(GA)和粒子群优化算法(PSO)的三种智能优化方法,并借助Matlab平台完成算法编程与仿真。研究构建了考虑时间、成本、转运风险等多重不确定因素的路径优化模型,系统比较了AFO、GA、PSO三种算法在收敛速度、全局寻优能力和稳定性方面的表现,同时引入Matlab自带的全局优化搜索器作为基准对照,深入分析各算法在复杂物流网络中的适用边界与性能差异。研究表明,AFO算法在解决此类组合优化问题时展现出更快的收敛效率和更强的局部规避能力。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础与运筹优化知识,从事物流工程、交通运输规划、智能算法开发等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于多式联运、综合货运网络中的路径决策支持系统构建;②为不确定性条件下复杂路径规划问题提供智能算法选型依据与技术实现方案;③支持科研人员复现主流优化算法并开展横向性能对比实验,推动算法改进与实际落地。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析算法实现流程,重点理解目标函数设计、约束条件处理及参数敏感性分析部分,可通过调整问题规模与算法参数进行对比实验,进一步拓展至动态路径规划或大规模网络优化等延伸场景。

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