asp.net嵌套在Repeater控件里面的DropDownList怎么将不为0的值保存起来?

menghuan816 2010-11-23 09:36:41

如图,如题:
asp.net嵌套在Repeater控件里面的DropDownList怎么将不为0的值保存起来?每个DropDownList的值是for循环得到的。都是0-16!在离开该页面时再返回该页,刚选中的值一直还保存!
回答要有具体思路,不管Seeion、Cookie都要有具体思路。效果就像如图,返回该页时,值还在。
具体点哈!谢谢。
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leejelen 2010-11-23
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你在Repeater中的ItemDataBound里面循环读每一个Item,通过FindControl来读取每一个的值。只有如果是分页的话。就有点麻烦了!
menghuan816 2010-11-23
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[Quote=引用 22 楼 sp1234 的回复:]
慢慢去搞吧,这种东西是给初学者练手、理解asp.net机制的简单习题。
[/Quote]
看来是高人哦。
menghuan816 2010-11-23
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[Quote=引用 18 楼 sp1234 的回复:]
引用 5 楼 menghuan816 的回复:
引用 4 楼 leejelen 的回复:
就是用url形式传递参数,遍历里面的值拼接后传值,不过如果是太多级别的话。这样后面可能会很乱哦。或许也可以用Cache和Session之类的!


问题是把选的值怎么绑回去,因为在Repeater里面就一个DropDownList!


“一个”?

你把模板定义跟运行时搞混了吧?!
[/Quote]Repeater就一个DropDownList,数据动态加载的。DropDownList跟着循环,有多少行就有多少个DropDownList。你有没有什么好办法?
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慢慢去搞吧,这种东西是给初学者练手、理解asp.net机制的简单习题。
by_封爱 2010-11-23
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是不是你绑定的时候就没有value?

我先吃饭 QQ 446294446 加我 一会给你远程弄
menghuan816 2010-11-23
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[Quote=引用 16 楼 hiilovejava 的回复:]
引用 10 楼 diaodiaop 的回复:
不好意思 才是手写的 可能会有错误

C# code

for (int i = 0; i < Repeater1.Items.Count; i++)
{
DropDownList d = Repeater1.Items[i].FindControl("DropDownList1") as DropDownList;
i…………
[/Quote]
事件放生改变时,没有重新绑定。
hiilovejava 2010-11-23
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最好不要
if (d.SelectedValue != "0")
{
}这样
你建个数组 把选择的全放进去,这样位置也不会错
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[Quote=引用 5 楼 menghuan816 的回复:]
引用 4 楼 leejelen 的回复:
就是用url形式传递参数,遍历里面的值拼接后传值,不过如果是太多级别的话。这样后面可能会很乱哦。或许也可以用Cache和Session之类的!


问题是把选的值怎么绑回去,因为在Repeater里面就一个DropDownList!
[/Quote]

“一个”?

你把模板定义跟运行时搞混了吧?!
menghuan816 2010-11-23
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[Quote=引用 15 楼 diaodiaop 的回复:]
怎么我的代码不对吗
if (d.SelectedValue != "0")
{
//这个地方写插入数据库 到时候你在到这个界面的时候 读数据库不就哦了吗?
}
[/Quote]
不能保存到数据库哦,不知道是哪个用户。你这样循环得到的值与选中的值结果不一样的。string a = d.SelectedValue[i].tostring();我就循环得到DropDownList里面的值,不知道为什么就不行。
hiilovejava 2010-11-23
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[Quote=引用 10 楼 diaodiaop 的回复:]
不好意思 才是手写的 可能会有错误

C# code

for (int i = 0; i < Repeater1.Items.Count; i++)
{
DropDownList d = Repeater1.Items[i].FindControl("DropDownList1") as DropDownList;
i……
[/Quote]

就单看代码,理论上来说 不可能取到的值和选中的发生区别呀,lz用断点看看是哪里发生的重新绑定出现错误
by_封爱 2010-11-23
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怎么我的代码不对吗
if (d.SelectedValue != "0")
{
//这个地方写插入数据库 到时候你在到这个界面的时候 读数据库不就哦了吗?
}
menghuan816 2010-11-23
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[Quote=引用 10 楼 diaodiaop 的回复:]
不好意思 才是手写的 可能会有错误

C# code

for (int i = 0; i < Repeater1.Items.Count; i++)
{
DropDownList d = Repeater1.Items[i].FindControl("DropDownList1") as DropDownList;
i……
[/Quote]
这样循环得到的值,和选中的值结果不一样了。
menghuan816 2010-11-23
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[Quote=引用 11 楼 suiye007 的回复:]
其实你们都想得太简单了,像以上效果,保存值,其实也没那么容易,以前我做的时候,是设计合理,所以才好做,比如,当会员登陆了后,所选择的那个效果是有表保存的,像你们说URL,如果有二十条,那会惨了,还有,翻页也要保存的话,更惨。所以,保存到数据库是最好的选择。那样,只要重新装载就OK了
[/Quote]

是啊,想着好简单,结果遇到麻烦。你是做了登陆,我这个没登陆,就要保存,你有没有办法?
諾临風 2010-11-23
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如果利用缓存,Session等,同上~~~~~~~~~~~~~~~~~
諾临風 2010-11-23
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其实你们都想得太简单了,像以上效果,保存值,其实也没那么容易,以前我做的时候,是设计合理,所以才好做,比如,当会员登陆了后,所选择的那个效果是有表保存的,像你们说URL,如果有二十条,那会惨了,还有,翻页也要保存的话,更惨。所以,保存到数据库是最好的选择。那样,只要重新装载就OK了
by_封爱 2010-11-23
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不好意思 才是手写的 可能会有错误

for (int i = 0; i < Repeater1.Items.Count; i++)
{
DropDownList d = Repeater1.Items[i].FindControl("DropDownList1") as DropDownList;
if (d.SelectedValue != "0")
{
//this is your code
}
}
by_封爱 2010-11-23
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在保存的时候的事件

for (int i=0 i<Repeater.items.count;i++)

{
DropDownList d=Repeater.items[i].findcontrol("DropDownList1") as DropDownList ;
if (d.selectValue!=0)
{
//写你的方法
}
}
menghuan816 2010-11-23
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没人懂哦?
menghuan816 2010-11-23
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[Quote=引用 6 楼 q107770540 的回复:]
Repeater 有个ItemDataBound事件吧..
[/Quote]
想起来蛮简单的哦!
q107770540 2010-11-23
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Repeater 有个ItemDataBound事件吧..
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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。
内容概要:本文研究了基于QLearning自适应强化学习的PID控制器在自主水下航行器(AUV)运动控制中的应用,通过Matlab代码实现了控制算法的仿真验证。该方法融合强化学习的在线自适应能力与传统PID控制的稳定性优势,利用QLearning算法动态优化PID控制器的比例、积分、微分参数,以应对水下复杂流体环境、模型不确定性及外部干扰等挑战,从而提升AUV轨迹跟踪的精度、鲁棒性与动态响应性能。文中系统阐述了AUV的六自由度非线性动力学建模过程、QLearning算法的状态空间与动作空间设计、奖励函数构造及训练机制,并详细说明了PID参数自整定的闭环控制架构。仿真结果表明,相较于传统固定参数PID控制器,该智能控制策略在多种工况下均展现出更优的控制效果,有效抑制了超调,加快了响应速度,并增强了抗干扰能力。; 适合人群:具备自动控制理论、强化学习基础及Matlab/Simulink仿真能力,从事水下机器人、智能控制、海洋工程、自动化等领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于AUV、UUV等无人水下平台的高精度自主导航与运动控制;②为解决非线性、强耦合、时变系统的控制器参数自适应整定问题提供智能化解决方案;③作为强化学习与经典控制理论深度融合的技术范例,推动智能控制算法在海洋装备中的工程化应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码深入理解算法实现细节,重点剖析QLearning的状态-动作-奖励机制设计、PID参数更新逻辑及仿真对比实验结果,有条件者可在更复杂的动力学模型或实际硬件平台上进一步验证与优化算法性能。

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