WPF 逻辑树和可视化树

一.什么是逻辑树 逻辑树就是描述WPF界面元素的实际构成,它是由程序在XAML中所有的UI元素组成.最显著的特点就是由布局控件.或者其他常用的控件组成. 1 <Window x:Class="WpfRouteEvent.MainWindow" 2 xmlns="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml/presentation" 3 xmlns:x="http://schemas.microsoft.c

一.什么是逻辑树 逻辑树就是描述WPF界面元素的实际构成,它是由程序在XAML中所有的UI元素组成.最显著的特点就是由布局控件.或者其他常用的控件组成. 1 <Window x:Class="WpfRouteEvent.MainWindow" 2 xmlns="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml/presentation" 3 xmlns:x="http://schemas.microsoft.c

AI逻辑实现-选择行为树还是状态机? 关注AI的朋友可能会看过赖勇浩翻译的<有限状态机时代终结的10大理由> ,里面谈到了状态机的诸多弊端.同时在ppt(附上下载地址)中述说了行为树的诸多优点,这里就不在赘述了.更多得是想总结一下自己玩了一阵子行为树后的一些实践体会. 个人体会: 状态机来实现AI更符合我们思维的朴素表达,我想任何一个有经验的coder都能直观得去写一个自己的AI状态机.它用于一些简单的ai其实是没有大问题的,(搜索敌人,靠近,攻击,死亡)用状态机其实更加便捷.但是面对一些复杂

查找(二) 散列表 散列表是普通数组概念的推广.由于对普通数组可以直接寻址,使得能在O(1)时间内访问数组中的任意位置.在散列表中,不是直接把关键字作为数组的下标,而是根据关键字计算出相应的下标. 使用散列的查找算法分为两步.第一步是用散列函数将被查找的键转化为数组的一个索引. 我们需要面对两个或多个键都会散列到相同的索引值的情况.因此,第二步就是一个处理碰撞冲突的过程,由两种经典解决碰撞的方法:拉链法和线性探测法. 散列表是算法在时间和空间上作出权衡的经典例子. 如果没有内存限制,我们可以直接

HBase 对于数据产品,底层存储架构直接决定了数据库的特性和使用场景.RDBMS(关系型数据库)使用 B树 及 B+树 作为数据存储结构. HBase 使用 LSM树. . 二叉树  所有节点至多拥有两个子节点.节点左指针指向小于其关键字的子树,右指针指向大于其关键字的子树:B树搜索,从根结点开始,如果查询的关键字与结点的关键字相等,那么就命中: B+树 数据的读取速度因素 由于传统的机械磁盘具有快速顺序读写.慢速随机读写的访问特性,这个特性对磁盘存储结构和算法的选择影响甚大. 为了改善数据访

http://www.cnblogs.com/yangecnu/p/Introduce-Binary-Search-Tree.html 前文介绍了符号表的两种实现,无序链表和有序数组,无序链表在插入的时候具有较高的灵活性,而有序数组在查找时具有较高的效率,本文介绍的二叉查找树(Binary Search Tree,BST)这一数据结构综合了以上两种数据结构的优点. 二叉查找树具有很高的灵活性,对其优化可以生成平衡二叉树,红黑树等高效的查找和插入数据结构,后文会一一介绍. 一 定义 二叉查找树(B

呈现树和 DOM 树的关系 呈现器是和 DOM 元素相对应的,但并非一一对应.非可视化的 DOM 元素不会插入呈现树中,例如"head"元素.如果元素的 display 属性值为"none",那么也不会显示在呈现树中(但是 visibility 属性值为"hidden"的元素仍会显示). 有一些 DOM 元素对应多个可视化对象.它们往往是具有复杂结构的元素,无法用单一的矩形来描述.例如,"select"元素有 3 个呈现器:一

B树 为什么要B树 磁盘中有两个机械运动的部分,分别是盘片旋转和磁臂移动.盘片旋转就是我们市面上所提到的多少转每分钟,而磁盘移动则是在盘片旋转到指定位置以后,移动磁臂后开始进行数据的读写.那么这就存在一个定位到磁盘中的块的过程,而定位是磁盘的存取中花费时间比较大的一块,毕竟机械运动花费的时候要远远大于电子运动的时间.当大规模数据存储到磁盘中的时候,显然定位是一个非常花费时间的过程,但是我们可以通过B树进行优化,提高磁盘读取时定位的效率. 简介 这里的B树,也就是英文中的B-Tree,一个 m 阶

1. B树 1.1 B树的定义 这里的B树,也就是英文中的B-Tree,一个 m 阶的B树满足以下条件: 1.每个结点至多拥有m棵子树: 2.根结点至少拥有两颗子树(存在子树的情况下),根结点至少有一个关键字: 3.除了根结点以外,其余每个分支结点至少拥有 m/2 棵子树: 4.所有的叶结点都在同一层上,B树的叶子结点可以看成是一种外部节点,不包含任何信息: 5.有 k 棵子树的分支结点则存在 k-1 个关键码,关键码按照递增次序进行排列: 6.关键字数量需要满足ceil(m/2)-1 <= n