在JEditorPane中发生HyperlinkEvent时如何取消对MouseEvent的响应?

tripofdream 2003-11-19 10:49:30
......
JEditorPane jp = new JEditorPane();
jp.addMouseListener(new MouseAdapter() {
public void mouseClicked(MouseEvent e) {
....
}
});
jp.addHyperlinkListener(new HyperlinkListener(){
public void hyperlinkUpdate(HyperlinkEvent e) {
....
}
});
如何在点击JEditorPane中的超链接时不执行mouseClicked()中的动作?
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tripofdream 2003-11-20
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我现在的方案是延时200毫秒,正常情况不会有问题,但肯定会有不可预知的意外情况.
bluesmile979 2003-11-20
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我不太清楚有没有现成的函数可以用,如果担心不太安全的话。楼主看看下面这种处理是否可行?100毫秒左右的损失应该是可以被忽略的,这样可以保证你的HyperlinkEvent肯定会先上来。

jp.addMouseListener(new MouseAdapter() {
public void mouseClicked(MouseEvent e) {
sleep(50);
if(flag){
....
}
}
});
jp.addHyperlinkListener(new HyperlinkListener(){
public void hyperlinkUpdate(HyperlinkEvent e) {
flag = false;
....
sleep(100);
flag = true;
}
});
tripofdream 2003-11-20
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to up:
In my test,HyperlinkEvent was generated 10~30 milliseconds earlier before MouseEvent.
tripofdream 2003-11-20
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原来的方案是用button的,不过觉得button破坏了界面的和协性。用右键与用户习惯不符。

其实我只是想知道有没有直接的解决方案,看来是没有结果了,先结帐吧。
bluesmile979 2003-11-20
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如果只是为了关闭窗口,添加个button或者一个处理关闭的链接不可以么?

可以区分左右键的


if(e.getButton()==e.BUTTON2){
右键
}
wobelisk 2003-11-20
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sorry, cannot type chinese on my computer
wobelisk 2003-11-20
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I read the source, HyperlinkEvent is generated by mouseClick(). That means your mouseClick() will happen before hyperlinkUpdate(). Because a Mouse Click event will be generated first, then JEditorPane try to check if a link is clicked. If a link is clicked, a HyperlinkEvent will be dispatched and hyperlinkUpdate() is called.

Two suggestion:
1. try to use another framework, avoid processing mouseClick and hyperlinkUpdate at the same time
2. If have to, under mouseClick() you must check the mouse position is within a link before doing other things.
There are two types of link, <a href> and <map>. Copy the source code from
HTMLEditoreKit.LinkController can solve <a href>. But you cannot solve <map>, unless you write your own codes. Because to determine if it's a <map> link, HTMLDocument and java.swing.text.html.Map class are used. You're unlucky, Map is package-access class. So methods of Map, such as Map.getArea(), cannot be accessed in your codes because I don't think you'll put your code under java.swing.text.html package.

If no <map>, I can give you a solution. If you want to handle <map>, try to write your own code.
tripofdream 2003-11-20
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比如在机器非常繁忙的时候。
mouseClicked()并没有区分左右键;这是一个产品信息的about窗口,单击鼠标则关闭窗口。
bluesmile979 2003-11-20
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比如呢?会有什么意外?

为什么一定要响应左键点击事件呢?用右键不行么?
tripofdream 2003-11-19
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我目前使用的解决方法正是楼上的方法,只是不知道这种方法是否可靠,即是否会有意外发生,所以想寻求正规的解决方案。
bluesmile979 2003-11-19
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这里所谓的同时应该还是有先后的吧,就好像鼠标拖曳之前肯定会发生鼠标点击事件。如果HyperlinkEvent先于MouseEvent发生,那么简单设定一个flag HY事件里面改变flag的值,在mouse里面加个对flag的判断应该就可以。

如果猜测错误,那再说吧,会比较麻烦
wobelisk 2003-11-19
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too hard.
tripofdream 2003-11-19
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d
tripofdream 2003-11-19
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to 楼上:
不是不想执行mouseClicked()中的动作,而是当鼠标点击的是JEditorPane中的超链接时不执行mouseClicked()中的动作,当在JEditorPane的其它地方点击时是要执行mouseClicked()中的动作的.
jaddy 2003-11-19
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如果不想执行mouseClicked()中的动作,那为什么要注册它呢。
内容概要:本文围绕基于物理场的动态模式分解(piDMD)展开研究,重点探讨其在流体力学、热传导及多物理耦合系统中的建模与应用。通过Matlab代码实现,将传统的动态模式分解(DMD)方法与物理场控制方程相结合,引入物理约束以增强数据驱动模型的物理一致性,从而提升对复杂非线性系统的模态提取精度与长期预测能力。文章系统阐述了piDMD的理论基础、数学推导过程与算法实现步骤,并结合典型物理场仿真案例(如Navier-Stokes方程驱动的流场演化)进行验证,展示了其在降阶建模、主导模态识别和时空动态可视化方面的优越性能,适用于高维、强耦合、非平稳系统的分析与优化。; 适合人群:具备一定数值计算、流体力学、控制理论或数据驱动建模背景,熟悉Matlab编程与线性代数运算,从事科学研究、工程仿真或系统辨识工作的研究生、科研人员及工程师。; 使用场景及目标:①实现对流场、温度场等物理场的高效降阶建模与动态行为预测;②提取符合物理规律的关键模态,用于系统稳定性分析与控制设计;③支撑复杂系统的状态估计、异常检测与优化调控等下游任务。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐行调试与运行,深入理解piDMD算法中物理约束的嵌入方式及其对模态质量的影响,同时可尝试将其迁移至其他偏微分方程描述的物理系统中进行拓展验证与应用。
内容概要:本文研究了在峰谷分时电价引导下,基于多目标优化遗传算法NSGA-II的电动汽车充电负荷优化问题。通过构建以电网负荷波动最小化和用户充电成本最低为核心的多目标优化模型,利用NSGA-II算法求解获得帕累托最优解集,实现对大规模电动汽车充电行为的有序引导。文中系统阐述了峰谷电价激励机制的设计原理、电动汽车充电负荷的数学建模方法、多目标优化问题的形式化表达以及NSGA-II算法的具体实现流程,并借助Matlab平台进行仿真验证,结果表明该策略能有效平抑电网负荷峰谷差、降低用户充电支出并提升电力系统的运行效率与稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力,从事智能电网、电动汽车调度、需求侧管理等相关领域的研究生或科研人员。; 使用场景及目标:①研究峰谷电价政策对电动汽车充电行为的影响机制;②掌握NSGA-II算法在电力系统多目标优化中的具体应用;③实现电动汽车集群的有序充电调度以改善电网负荷曲线; 阅读建议:此资源结合了电力经济学与智能优化算法,建议读者在学习过程中重点关注模型构建与算法实现的衔接部分,动手复现仿真代码以深入理解参数设置与结果分析过程。
详情可查看下方数据集可视化效果。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[电梯(elevator)] · 训练集:1468 张 · 验证集:157 张 · 测试集:158 张 · 总计:1783 张 该数据集聚焦于各类建筑内部及外部环境中的电梯目标检测任务,涵盖住宅楼、办公楼、商场、酒店等多种典型场景下的电梯结构。图像采集覆盖不同光照条件、材质类型与安装位置,充分体现了实际应用中电梯的多样性与复杂性,为智能楼宇管理、安防监控及无障碍设施识别等方向提供了高质量的视觉基础支持。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 72 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9446** mAP50-95 | 0.6531 Precision | 0.9305 Recall | 0.8777 train/box_loss | 0.5807 train/cls_loss | 0.3505 val/box_loss | 1.0020 val/cls_loss | 0.6208 【训练过程分析】 72 轮训练后 mAP50 达到 0.9446,模型收敛良好。Loss 曲线前段快速下降,后段趋于平稳,val_loss 无反弹,没有明显过拟合。但 mAP50-95 为 0.6531,和 mAP50 差距 0.29,定位精度仍有优化空间。 【模型性能评估】 Precision 0.9305、Recall 0.8777,精度高于召回,存在一定漏检。 【预测效果展示】 验证集预测效果较好,检测框基本准确覆盖电梯,置信度整体偏高。 【改进建议】 1. 丰富场景...

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