如何选中treeview的父结点,所有的子结点显示在listview

bts2003 2004-08-04 05:04:18

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frankwong 2004-08-04

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Private Sub Form_Load()
Treeview1.Nodes.Add , , "Root", 1
Treeview1.Nodes.Add "Root", 4, , 2
Treeview1.Nodes.Add "Root", 4, , 3
Treeview1.Nodes.Add "Root", 4, , 4
Treeview1.Nodes.Add "Root", 4, , 5
Treeview1.Nodes.Add "Root", 4, , 6
Treeview1.Nodes.Add "Root", 4, , 7
Treeview1.Nodes.Add "Root", 4, , 8
Treeview1.Nodes.Add "Root", 4, , 9
End Sub

Private Sub Treeview1_NodeClick(ByVal Node As MSComctlLib.Node)
Listview1.ListItems.Clear
Dim I As Long
For I = Node.Index + 1 To Treeview1.Nodes.Count
If Treeview1.Nodes(I).Parent = Node Then Listview1.ListItems.Add , , Treeview1.Nodes(I).Text
Next I
End Sub

内容概要：本文全面解析Python异步编程的协程机制，重点对比async/await语法与生成器协程的历史演进、事件循环的调度策略及任务并发模型。文章从协程状态机（CORO_CREATED/CORO_RUNNING/CORO_SUSPENDED/CORO_CLOSED）出发，深入分析Task对象的包装与回调机制、Future的回调注册与结果获取、以及asyncio.gather与asyncio.wait的批量等待差异。通过代码示例展示aiohttp异步HTTP客户端、aiomysql异步数据库驱动的实战用法，同时介绍异步上下文管理器（async with）、异步迭代器（async for）的协议实现、以及uvloop对事件循环的性能加速，最后给出在高并发网络服务、实时数据流处理、微服务编排等场景下的异步架构设计原则。

【重要提示】本资源设置为0积分下载，若非0积分请勿轻易下载亲爱的CSDN用户：首先感谢你点进这个资源页面。我需要提前说明一个重要情况：本资源原本已设置为“0积分下载”，即作者希望完全免费共享。但CSDN平台有时会根据文件的下载热度、文件大小、用户权限等因素，自动将部分资源的积分调整为非0数值（如1积分、2积分、5积分等）。这是平台系统的自动行为，而非作者本人的设定。因此，如果你当前看到该资源的下载所需积分不是0（例如显示为1、2、3……），请谨慎决定是否下载。如果你按照非0积分支付并下载后发现资源内容不符合预期、链接失效，或者实际上该资源本应是免费的，作者无法为此承担积分损失或退还操作。强烈建议：仅在页面显示为0积分时进行下载。另外，本资源描述中并未直接提供具体的下载地址或外部链接，因为它本身是一个通过CSDN官方上传通道提交的文件/内容包。如果你看到描述中没有外部网盘地址，这是正常的——资源文件应通过CSDN内置的“下载”按钮获取。若因平台积分显示异常导致你支付了积分，请优先联系CSDN客服咨询积分退还政策，作者没有权限修改平台自动设定的积分值。感谢你的理解与支持。技术分享本应开放，但受限于平台规则，特此提醒如上。祝学习进步！

内容概要：本文针对微型燃气轮机冷热电联供系统的优化调度问题，提出了一种基于粒子群优化算法（PSO）的解决方案，并通过Matlab进行代码实现。研究构建了综合能源系统模型，综合考虑电、热、冷多种能源的生产、转换与消耗过程，以系统运行成本最小化为目标函数，建立了包含设备运行约束、能量平衡约束和功率限制等在内的优化模型。通过粒子群算法对模型进行求解，实现对微型燃气轮机、余热锅炉、吸收式制冷机等关键设备的出力进行优化调度。仿真结果表明，该方法能够有效降低系统综合运行成本，提高能源利用效率，验证了模型与算法的有效性与实用性。; 适合人群：具备一定电力系统、能源系统基础知识及Matlab编程能力的研究生、科研人员和工程技术人员。; 使用场景及目标：① 学习和掌握综合能源系统，特别是冷热电联供系统的建模与优化方法；② 研究和应用粒子群优化算法解决多变量、非线性的工程优化问题；③ 为微电网、工业园区或建筑群的能源系统规划设计与运行管理提供决策支持。; 阅读建议：在学习本资源时，应重点关注系统模型的构建逻辑与约束条件的数学表达，并结合Matlab代码深入理解粒子群算法的具体实现步骤，建议自行调试代码以加深对优化过程的理解。