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  • XmlDocument 节点遍历C#

    2017-09-30 13:43:00
    遍历XmlDocument对象所有节点名称、类型、属性(Attribute)
  • 主要介绍了jQuery实现动态添加节点遍历节点功能,结合实例形式分析了jQuery针对页面元素节点元素的动态添加与遍历相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
  • 节点遍历方法第一种,使用第二套DOMAPI 关系 遍历 // 元素节点的遍历方法 第一种 // var box = document.getElementById("box"); // for(var i=0,len = box.children.length;i<len;i++){ // console.lo...

    节点遍历方法第一种,使用第二套DOMAPI 关系 遍历

    // 元素节点的遍历方法  第一种
                // var box = document.getElementById("box");
                // for(var i=0,len = box.children.length;i<len;i++){
                //     console.log(box.children[i]);
                // }
    

    节点遍历方法第二种,使用第一套DOMAPI 关系 遍历 这里面存在空文本节点的出现 提醒

    // 元素节点的遍历方法 第二种:
                // var box = document.getElementById("box");
                // for(var i =0,len = box.childNodes.length;i<len;i++){
                //     console.log(box.childNodes[i]);
                // }    但是这里是存在空节点的
    

    第三种,我们还记得nodeType中的元素节点的值是多少1吧 遍历里面添加判断:

    // var box = document.getElementById("box");
                // for(var i = 0,len=box.childNodes.length;i<len;i++){
                //     if(box.childNodes[i].nodeType==1){
                //         console.log(box.childNodes[i]);
                //         }
                // }
    

    第四种:
    第二套API中,有父亲节点求儿子节点的个数,方法是:childElementCount 它的返回值就是number类型 所以不用加.length

    // 元素节点的遍历方法 第四种:
                // var box = document.getElementById("box");
                // childElementCount  返回的就是number 所以不用加.length
                // for(var i = 0,len = box.childElementCount;i<len;i++){
                //         console.log(box.children[i]); 
                // }
    
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  • 主要介绍了JQuery中节点遍历方法,实例分析了jQuery遍历节点的技巧,需要的朋友可以参考下
  • 介绍了c++ builder TreeView控件节点遍历代码,有需要的朋友可以参考一下
  • osg节点遍历

    千次阅读 2017-07-16 12:40:00
     osg提供了一个遍历节点的类。osg::NodeVisitor,它提供一系列apply的 重载函数,用于访问某类型结点。  virtual void apply (LightSource &node) virtual void apply (Transform &node) virtual void apply ...

    简述

        osg提供了一个遍历节点的类。osg::NodeVisitor,它提供一系列apply的重载函数,用于访问某类型结点。

        virtual void apply (Node &node)
        virtual void apply (Geode &node)
        virtual void apply (Group &node)

        virtual void apply (LightSource &node)
        virtual void apply (Transform &node)
        virtual void apply (Camera &node)

        virtual void apply (Switch &node)

        还有很多重载的类型,根据自己的需求写。


    实现

        节点组织结构图:

    class VisitorNode : public osg::NodeVisitor
    {
    public:
    	VisitorNode() : osg::NodeVisitor(TRAVERSE_ALL_CHILDREN) {};
    	void apply(osg::Node &node)
    	{
    		std::cout << "apply node: " << node.getName() << std::endl;
    		traverse(node);
    	}
    	void apply(osg::Group &node)
    	{
    		std::cout << "apply group: " << node.getName() << std::endl;
    		traverse(node);
    	}
    	void apply(osg::MatrixTransform &node)
    	{
    		std::cout << "apply MatrixTransform: " << node.getName() << std::endl;
    		traverse(node);
    	}
    	void apply(osg::Switch &node)
    	{
    		std::cout << "apply Switch: " << node.getName() << std::endl;
    		traverse(node);
    	}
    	void apply(osg::Geode &node)
    	{
    		std::cout << "apply geode: " << node.getName() << std::endl;
    		traverse(node);
    	}
    };
    
    int main()
    {
    	osg::ref_ptr<osgViewer::Viewer> viewer = new osgViewer::Viewer;
    	VisitorNode vn;
    
    	osg::ref_ptr<osg::Group> root = new osg::Group;
    	root->setName("root");
    	osg::ref_ptr<osg::Group> group = new osg::Group;
    	root->setName("group");
    	osg::ref_ptr<osg::Group> group1 = new osg::Group;
    	root->setName("group1");
    	osg::ref_ptr<osg::Node> glider = osgDB::readNodeFile("glider.osg");
    	glider->setName("glider");
    	osg::ref_ptr<osg::Node> cow = osgDB::readNodeFile("cow.osg");
    	cow->setName("cow");
    	osg::ref_ptr<osg::MatrixTransform> mt = new osg::MatrixTransform;
    	mt->setMatrix(osg::Matrix::translate(osg::Vec3(30, 0, 0)) * osg::Matrix::scale(osg::Vec3(0.2, 0.2, 0.2)));
    	mt->setName("mt");
    	osg::ref_ptr<osg::Switch> switchs = new osg::Switch;
    	switchs->setName("switchs");
    
    
    	//组织节点结构
    	root->addChild(group);
    	root->addChild(switchs);
    	group->addChild(mt);
    	group->addChild(cow);
    	switchs->addChild(group1);
    	group1->addChild(glider);
    	mt->addChild(cow);
    	mt->addChild(glider);
    
    	//设置遍历器
    	root->accept(vn);
    
    	viewer->setSceneData(root);
    	viewer->addEventHandler(new osgViewer::WindowSizeHandler);
    	return viewer->run();
    
    	return 0;
    }

       




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  • js子节点遍历以及属性

    千次阅读 2019-06-20 11:16:58
    childNodes:该属性获取当前节点包含所有子节点 //代码示例: var box = document.getElementById("box") var arr = getNodes(box); console.log(arr); //定义函数返回格式化后的节点 ...

    childNodes:该属性获取当前节点包含所有子节点
    图例

      //代码示例:
        		var box = document.getElementById("box")
        	  	var arr = getNodes(box);
        	  	console.log(arr);
        
        	  	//定义函数返回格式化后的节点
        	  	function getNodes(dom){
        	  		var arrNode = [];
        	  		var domChildNodes = dom.childNodes;
    	  		for (var i = 0; i < domChildNodes.length;i++) {
    	  			if(domChildNodes[i].nodeType === 3){
    	  				var reg = /^\s+$/;
    	  				if(!reg.test(domChildNodes[i].data)){
    	  					arrNode.push(domChildNodes[i].data);
    	  				}
    	  			}else{
    	  				arrNode.push(domChildNodes[i]);	
    	  			}
    	  		}
    	  		return arrNode;
    	  	}
    

    属性详解:

        node.firstChild;获取第一个子元素
        node.lastChild;获取最后一个子元素
        node.parentNode;获取父元素
        node.childNodes[i];获取某个子节点
        node.nextSibling;获取下一个兄弟节点
        node.previousSibling;获取上一个兄弟节点
        
        node.nodeValue;元素null 
        node.nodeName;元素DIV 注释#content 文本#text 文档null
        node.nodeType; 元素1 注释8 文本3 文档9
    
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  • 是沿着树的深度遍历树的节点,尽可能深的搜索树的分支。当节点v的所有边都己被探寻过,搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点。这一过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止。如果还存在未被发现的节点,...

    一.简介

      深度优先搜索算法(Depth-First-Search),是搜索算法的一种。是沿着树的深度遍历树的节点,尽可能深的搜索树的分支。当节点v的所有边都己被探寻过,搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点。这一过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止。如果还存在未被发现的节点,则选择其中一个作为源节点并重复以上过程,整个进程反复进行直到所有节点都被访问为止。属于盲目搜索

      深度优先搜索是图论中的经典算法,利用深度优先搜索算法可以产生目标图的相应拓扑排序表,利用拓扑排序表可以方便的解决很多相关的图论问题,如最大路径问题等等。

      因发明“深度优先搜索算法”,霍普克洛夫特与陶尔扬共同获得计算机领域的最高奖:图灵奖.

                                                                                                                                                                                ——百度百科

    二.实现思路

                                      

       这是一个非常普通的节点结构图

                                       

     这是深度优先算法的遍历方式:

                                    1.红色代表由父节点向子节点遍历

                                    2.灰色代表子节点下无其子节点,向其父节点返回(回溯)

                                  当一条路径遍历完成时,查看当前父节点还有没有其他未遍历的子节点路径  ——> 重复1-2步  

     既然提到了深度优先算法,那我们再说一下广度优先算法的遍历方式

                                   

       这是广度优先算法的遍历方式:

                                       遍历离当前节点(根节点)最近的节点

                                       由一个点 向四周扩散 (类似于往水里扔石头时激起的波纹)

    三.实现代码

    public static void main(String[] args) {
    
            // 节点不可重复
            HashMap<String,String[]> map = new HashMap<>();
            String[] arr = {"jack","rows","bob"};
            map.put("self",arr);
            String[] arr2 = {"Awdrey","Awdry","Ayckbourn"};
            map.put("jack",arr2);
            String[] arr3 = {"Aylen","Aylward","Groves"};
            map.put("rows",arr3);
            String[] arr4 = {"das","dafa"};
            map.put("Aylen",arr4);
            String[] arr5 = {"oppo","si","daop"};
            map.put("dafa",arr5);
            String[] arr6 = {"aes","see","look"};
            map.put("Awdrey",arr6);
    
            // 记录板中必须包含根节点
            hasNode.add("self");
            Boolean aBoolean = searchDFS(map,"self");
    
            System.out.println(aBoolean);
            System.out.println("-------->>>"+Arrays.toString(hasNode.toArray()));
    
        }
    
        // 标记已经遍历过了的节点  -->>> 记录板
        private static List<String> hasNode = new ArrayList<>();
    
        public static Boolean searchDFS(HashMap<String,String[]> map,String key){
    
            if (map.isEmpty()) {
                return false;
            }
    
            // 获取当前节点所有子节点
            String[] nodes = map.get(key);
    
            if (nodes != null){
    
                for (String node : nodes) {
                    // 过滤记录板中没有被标记的节点
                    if (hasNode.contains(node)){
                        continue;
                    }
                    // 标记当前节点
                    hasNode.add(node);
                    System.out.println(node);
                    // 找到想要的节点 -->>> 保证该节点必须存在 且不能为根节点
                    if (node.equals("bob")){
                        return true;
                    }
                    // 条件不满足 则再遍历当前节点的子节点
                    return searchDFS(map,node);
                }
    
            }
            // 如果当前节点没有子节点 则找父节点
            return searchDFS(map,hasNode.get(hasNode.indexOf(key)-1));
        }
                    {\__/}                                          {\__/}
                    ( ·-·)                                          (·-· )
                    / >------------------------------------------------< \
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  • //二叉树前序遍历序列,深度5,叶子节点 int buffer[20]={10,6,4,-1,-1,8,-1,-1,14,12,3,-1,4,-1,-1,-1,16,-1,-1,-100}; //二叉树结构体 typedef struct binary_tree_node { int data; struct binar
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    千次阅读 2016-04-01 13:18:23
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  • js 原生遍历节点

    2019-05-16 16:37:08
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  • using System.Collections.Generic; using UnityEngine; using UnityEngine.UI; public class MyReset : MonoBehaviour { public Material MyMat; private void Reset() { MyMat = Reso...
  • #include ...typedef struct node//节点的信息 { int weight ; int parent , lchild , rchild ; }node , *HuffmanTree; typedef char * * HuffmanCode ; /*按升序排*/ int cmp(const void
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    千次阅读 2019-02-22 17:15:00
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空空如也

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节点遍历