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如果构建一棵带CHECKBOX的效率比较高的树?
python与大数据分析
领域专家: 数据库技术领域
2004-09-25 04:19:06
有一棵权限树,大概有两千多个子节点.最高层次可达4层,但是效率奇低,完全读出来需要将近一分钟时间.点击任何一个节点响应时间都有好几秒钟.
目前的做法是通过JSP页面获取数据库数据,然后通过递归方式输出,数据库数据时间可以忽略不计,构建这棵树的时间太长了.
其次,点击任何一个节点均须扫描所有节点,所以响应时间太慢.
不知道各位能不能提供一些切实可行的办法.
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如果构建一棵带CHECKBOX的效率比较高的树?
有一棵权限树,大概有两千多个子节点.最高层次可达4层,但是效率奇低,完全读出来需要将近一分钟时间.点击任何一个节点响应时间都有好几秒钟. 目前的做法是通过JSP页面获取数据库数据,然后通过递归方式输出,数据库数据时间可以忽略不计,构建这棵树的时间太长了. 其次,点击任何一个节点均须扫描所有节点,所以响应时间太慢. 不知道各位能不能提供一些切实可行的办法.
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2004-09-25
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myy
2004-09-25
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两千多个子节点!用页面怎么做都快不到哪里去的。
俺也曾经遇到类似的,结点还没你多(但随着使用会越加越多),
最后不得已,用ocx做了,反正是局域网。
alaal
2004-09-25
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只查询点击节点的子节点信息,递归的效率很差,尽量不要用
可以将组织好结构的节点信息放入list中的方法构建
还有堆栈法:http://dev.csdn.net/develop/article/34/34524.shtm
javafaq2004
2004-09-25
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参考csdn左边的做法,使用xmlhttp只更新点击的那部分。
chromedriver-linux64-152.0.7977.8(Beta).zip
chromedriver-linux64-152.0.7977.8(Beta).zip
android开发需要的资料信息,上传用于后续开发
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基于分布鲁棒优化的风电不确定性机组组合问题研究(Matlab代码实现)
内容概要:本文围绕基于分布鲁棒优化的风电不确定性机组组合问题展开研究,提出了一种能够有效应对风电出力不确定性的数学模型与求解方法。通过
构建
分布鲁棒优化模型,充分考虑风电预测误差的概率分布特征及其不确定性集合的数学表达,在保障电力系统安全运行的前提下,优化发电机组的启停计划与出力分配,从而提升调度方案的经济性与鲁棒性。文中系统阐述了模型的理论基础、不确定性集合的构造方式、目标函数与约束条件的设计,并结合Matlab代码实现了算法仿真与案例验证,展示了该方法在不同场景下的适应能力与性能优势。; 适合人群:具备电力系统分析、优化理论基础及Matlab编程能力,从事新能源并网调度、电力系统运行优化、能源系统建模等方向的研究人员、
高
校研究生以及相关领域的工程技术开发者。; 使用场景及目标:①应用于
高
比例可再生能源接入背景下的电力系统机组组合决策,增强调度方案对风电波动的抵御能力;②为电力市场环境中的发电计划编制与日前调度提供科学依据和技术支持;③作为分布鲁棒优化理论在能源系统不确定性建模中应用的教学与科研案例,推动相关算法的推广与改进。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型
构建
与求解流程,重点关注不确定性集的设定逻辑、鲁棒性参数的选择以及算法实现细节,可进一步拓展至多能源耦合系统或多时间尺度调度场景的研究。
【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)
内容概要:本文提出了一种结合蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的分散式优化方法,用于解决电动汽车充电站在分时电价机制下的有序充电调度问题。通过蒙特卡洛方法模拟电动汽车充电行为的随机性,生成多场景充电负荷数据,并
构建
以降低电网负荷波动和用户充电成本为目标的优化模型。采用拉格朗日松弛法对问题进行解耦,实现各电动汽车在保护用户隐私的前提下自主参与调度决策,有效提升了计算
效率
与实际应用可行性。仿真实验验证了该方法在削峰填谷、减少用户电费支出以及增强电网运行稳定方面的优越性能; 适合人群:具备电力系统优化、智能交通系统、运筹学或能源管理等相关背景的研究生、科研人员及工程技术人员; 使用场景及目标:①应用于城市规模化充电站集群的分散式调度系统设计与优化;②研究分时电价政策下用户充电行为与电网负荷之间的互动响应关系;③为
高
比例电动汽车接入场景下的电网协同控制提供算法支持与仿真验证平台; 阅读建议:读者应结合提供的Matlab代码,深入理解蒙特卡洛场景生成与拉格朗日松弛算法的实现逻辑,建议在复现过程中调整电价策略、用户数量等关键参数,观察其对调度效果的影响,并可进一步拓展至多目标优化框架或引入可再生能源出力不确定性进行联合建模研究。
chromedriver-mac-arm64-152.0.7970.0(Canary).zip
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