求解CListCtrl排序(关于排序函数)

me5438 2012-03-01 12:46:45
在void MyCSortListCtrl::OnLvnColumnclick(NMHDR *pNMHDR, LRESULT *pResult)消息处理函数中:

void MyCSortListCtrl::OnLvnColumnclick(NMHDR *pNMHDR, LRESULT *pResult)
{
LPNMLISTVIEW pNMLV = reinterpret_cast<LPNMLISTVIEW>(pNMHDR);

if(pNMLV->iSubItem == m_nSortCol)
{
m_bAscending = !m_bAscending;//升序或降序
}
else
{
m_bAscending = TRUE;
m_nSortCol = pNMLV->iSubItem;
}

//要想使用LPARAM这个参数,就必须调用CListCtrl的SetItemData方法进行相关的(行)绑定
long lItemCount = this->GetItemCount();
for(long i=0;i++;i<lItemCount)
{
SetItemData(i,i);
}

SortItems(ListCompare, (DWORD)this);
UpdateData(FALSE);

*pResult = 0;
}


下面是排序函数:

int CALLBACK CSortListCtrl:: ListCompare(LPARAM lParam1, LPARAM lParam2, LPARAM lParamSort)
{
CSortListCtrl* pList = (CSortListCtrl*)lParamSort;
int nItem1,nItem2;

LVFINDINFO FindInfo;
FindInfo.flags = LVFI_PARAM;
FindInfo.lParam = lParam1;
nItem1 = pList->FindItem(&FindInfo, -1);
FindInfo.lParam = lParam2;
nItem2 = pList->FindItem(&FindInfo, -1);
.............................................................
.............................................................
.............................................................
.............................................................
}


我调试的时候,当单击表头某一列跟进去,回调函数的lParam1和lParam2始终都是0和1,也就是说是对应的这一列的第0行和第1行(单元格)中的数据,按理说应该只是比较的这两项排列好了呀!?然而这一整列却都按照升序或者是降序排列好了,这是为什么?求指教!!
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me5438 2012-03-05
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谢谢各位,基本弄明白了
me5438 2012-03-01
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[Quote=引用 2 楼 gameslq 的回复:]
例子代码
http://download.csdn.net/detail/gameslq/3648385
[/Quote]
不要代码,求解释!!!
gameslq 2012-03-01
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例子代码
http://download.csdn.net/detail/gameslq/3648385
信阳毛尖 2012-03-01
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回调函数的lParam1和lParam2始终都是0和1
-------------------------------------------
那是因为你每次调试跟进去的时候回调函数是第一次调用,而回调函数当然是不会调用一次的,具体是多少次是根据你要比较的那一列以及这一列数据而定的。

你可以这样测试一下:
在你的MyCSortListCtrl.h中添加一个 int(xx)型的成员变量(在构造函数中初始化为0)

在回调函数中:

int CALLBACK CSortListCtrl:: ListCompare(LPARAM lParam1, LPARAM lParam2, LPARAM lParamSort)
{
CSortListCtrl* pList = (CSortListCtrl*)lParamSort;
++pSortList->xx;


在你的SortItems(ListCompare, (DWORD)this);后面你可以查看一下你的这个xx是多少
leegoex 2012-03-01
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回调函数的lParam1和lParam2始终都是0和1,也就是说是对应的这一列的第0行和第1行(单元格)中的数据 你理解错了
lParam1和lParam2是要比较项的item data.

from msdn

The comparison function has the following form:

int CALLBACK CompareFunc(LPARAM lParam1, LPARAM lParam2,
LPARAM lParamSort);

The comparison function must return a negative value if the first item should precede the second, a positive value if the first item should follow the second, or zero if the two items are equivalent.

The lParam1 and lParam2 parameters specify the item data for the two items being compared. The lParamSort parameter is the same as the dwData value.

悟迟 2012-03-01
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不知内情,但是,排序的话总要所有行排一遍吧
yaozhiyong110 2012-03-01
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你调试下 看回调了几次不就知道了? 而且listctrl的属性是默认排序的吗?
me5438 2012-03-01
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[Quote=引用 5 楼 zwfgdlc 的回复:]
用SortItemsEx.

C/C++ code

int CALLBACK ListCompareFunc(
LPARAM lParam1,
LPARAM lParam2,
LPARAM lParamSo……
[/Quote]

谢谢!不过我需要的是解释呀.....

难道说回调函数会自动逐个向下比较吗?
zwfgdlc 2012-03-01
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用SortItemsEx.

int CALLBACK ListCompareFunc(
LPARAM lParam1,
LPARAM lParam2,
LPARAM lParamSort)
{
CListCtrl* pListCtrl = (CListCtrl*) lParamSort;
CString strItem1 = pListCtrl->GetItemText(static_cast<int>(lParam1), 1);
CString strItem2 = pListCtrl->GetItemText(static_cast<int>(lParam2), 1);

int x1 = _tstoi(strItem1.GetBuffer());
int x2 = _tstoi(strItem2.GetBuffer());
int result = 0;
if ((x1 - x2) < 0)
result = -1;
else if ((x1 - x2) == 0)
result = 0;
else
result = 1;

return result;
}

void CCListCtrl_s2Dlg::OnBnClickedButton1()
{
// SortItemsEx
m_listCtrl.SortItemsEx( ListCompareFunc, (LPARAM)&m_listCtrl );
}


内容概要:本文系统性地介绍了基于前馈神经网络(FFNN)的空压机负荷预测方法,并采用Matlab平台实现完整代码。研究聚焦于工业压缩空气系统的能耗特性,通过构建人工神经网络模型对负荷时序数据进行建模与预测,旨在提升能源管理的精细化水平与运行效率。文中详述了数据预处理、特征工程、网络结构设计、模型训练、超参数调优及预测性能评估等关键环节,充分展现了神经网络在处理非线性、时变负荷序列方面的强大拟合能力。所提供的Matlab代码具备良好的可读性与可复现性,便于读者深入理解算法细节并迁移应用于相似的工业预测场景。; 适合人群:具备Matlab编程基础和机器学习基本理论的科研人员、电气工程及相关专业的高校研究生、从事工业节能、智能制造与能源系统优化的技术工程师。; 使用场景及目标:①实现工业压缩空气系统的短期与中期负荷预测,支撑节能优化与设备调度决策;②作为智能能源管理系统(如微电网、综合能源系统)中的核心负荷预测模块;③为风电、光伏、用电负荷等相关领域的时序预测问题提供方法借鉴与技术参考;④辅助科研人员掌握基于神经网络的预测建模流程,完成学术复现与技术创新。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行逐行调试与运行,重点剖析输入特征的选取依据、FFNN网络层数与神经元数量的设计逻辑、激活函数与损失函数的选择,以及训练过程中学习率、迭代次数等参数的调整策略。鼓励在不同工况或数据集上进行迁移实验,以深入理解模型的泛化性能与鲁棒性。

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