向高手求救-迭代生成树,急!!!

Raulgodle 2004-12-22 03:38:43
有如下表结构 id,name,parentid, 如何迭代生成树?
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zhangning163 2004-12-23
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楼上介绍了树的生成!
你可以先DISTINCT parentid 生成树的第一级!
然后循环加载每个 parentid 对应的 l_tvi.data = id l_tvi.label = name 就 OK 啦!
wu_07 2004-12-23
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仅供参考:

---------------------------------------------------
ids_cata用parentid排序先
wf_buildTree()


//创建
treeviewitem l_tvi
string ls_label
long ll_id
integer li_ord
long ll_handle

if ids_cata.rowCount() > 0 then
ls_label=ids_cata.object.cata_nm[1]
ll_id = ids_cata.object.cata_id[1]
l_tvi.label = ls_label
l_tvi.data = "c"+String(ll_id)
l_tvi.pictureindex = 1
l_tvi.selectedpictureindex = 1
ll_handle =atv.InsertItemfirst(0,l_tvi)
atv.SelectItem (ll_handle)
wf_buildnextlevel(atv,ll_id,ll_handle,ai_type)
else
return -1
end if

return ll_handle


--------------------------------------------------------
wf_buildnextlevel

long ll_found

ll_found = ids_cata.Find("parent_id ="+string(al_cataid),1, ids_cata.RowCount())


if ll_found>0 then
string ls_label
long ll_id,ll_pid
integer li_lv,li_ord
long ll_handle
int i
treeviewitem l_tvi
for i=ll_found to ids_cata.rowCount()
ls_label=ids_cata.object.cata_nm[i]
ll_id=ids_cata.object.cata_id[i]
ll_pid =ids_cata.object.parent_id[i]
if ll_pid = al_cataid then
l_tvi.label = ls_label
l_tvi.data = "c"+String(ll_id)
l_tvi.pictureindex = 2
l_tvi.selectedpictureindex = 3
ll_handle = atv.insertitemlast(ai_phandle,l_tvi)
wf_buildnextlevel(atv,ll_id,ll_handle,ai_type)
end if
next
return ll_handle
else
return ll_found
end if

li_d_s 2004-12-23
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方法很多,递归最省,但是思路必须要清晰
meijiu 2004-12-23
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递归函数
Raulgodle 2004-12-23
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wu_07(我爱小婧):谢谢你的思路,不过条是不通,能否详细说明一下!
meijiu 2004-12-23
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wu_07(我爱小婧),wf_buildnextlevel(atv,ll_id,ll_handle,ai_type) 最后一个参数是什么意思?
aichangfeng 2004-12-22
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自己看看应该有很多
balloonman2002 2004-12-22
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参考PB自带的CODE EXAMPLE中关于TREE的例子
内容概要:本文围绕内置式永磁同步电机(IPMSM)的宽速域控制问题,提出了一种最大转矩电流比(MTPA)与基于解析法的弱磁控制协同策略,旨在实现电机在全速域范围内的高效、稳定运行。研究基于电压饱和判据,设计了精确的分区切换机制,确保在不同转速区间内MTPA与弱磁控制策略的无缝衔接与平滑过渡。通过Simulink搭建了完整的电机控制系统模型,对所提出的协同控制策略进行了详细的仿真验证,重点分析了其在动态加速、减速及负载突变等工况下的宽速域动态特性,证明了该方法在提升系统响应速度、抑制转矩脉动和维持电压稳定方面的优越性能。; 适合人群:从事电机控制、电力电子、新能源汽车或自动化领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 掌握永磁同步电机在全速域范围内的先进控制策略;② 学习如何设计基于物理约束(如电压饱和)的多模式控制切换逻辑;③ 利用Simulink进行电机控制系统的建模、仿真与性能验证; 其他说明:该资源不仅提供了完整的理论分析和控制框图,还包含了可直接运行的Simulink仿真模型,便于读者复现结果、修改参数并进行二次开发,是深入理解电机高性能控制算法的理想实践材料。
内容概要:本研究聚焦于永磁同步电机(PMSM)在无位置传感器控制下的启动性能优化,提出了一种将模型预测控制(MPC)与模型参考自适应系统(MRAS)相融合的观测器设计方案。该融合观测器充分利用MPC的多步前瞻预测能力和MRAS的强鲁棒性,构建协同机制,旨在解决电机在零速和极低速工况下因反电动势微弱而导致的传统观测器收敛困难、稳定性差的问题。研究通过Simulink仿真实验,深入分析了融合观测器的动态响应特性、收敛速度及其在零速启动过程中的稳定性,验证了该方案相较于单一观测器在提升系统收敛性和平滑启动方面的优越性。; 适合人群:具备电机控制理论基础和Simulink仿真经验,从事电机驱动、电力电子或自动化领域研发工作的工程师及研究生。; 使用场景及目标:① 解决永磁同步电机在零低速区的精确转子位置观测难题;② 设计并验证融合型观测器以提升系统在启动阶段的动态性能和鲁棒性;③ 为高性能无传感器驱动系统的设计提供仿真依据和技术参考。; 阅读建议:此资源以Simulink仿真实现为核心,读者应在理解MPC和MRAS基本原理的基础上,重点学习其融合架构的设计思路与协同机制的实现方法,并通过动手复现仿真模型来深入掌握观测器的参数整定、性能评估与优化技巧。

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