Accessing of Rows in Silverlight DataGrid
Imagine you want to enumerate (enlist) all rows (DataGridRow) of Silverlight Grid (DataGrid). By design this is not very simple tasks. For example, you want to do something like this: foreach (DataGridRow rowItem in grid.Rows) { . . . } Th
Imagine you want to enumerate (enlist) all rows (DataGridRow) of Silverlight Grid (DataGrid). By design this is not very simple tasks.
For example, you want to do something like this:
foreach (DataGridRow rowItem in grid.Rows)
{
. . .
}
This very important and very frequent requirement is just an issue. You will notice that this is almost impossible and will start to research in internet. Good luck. So, I decided to post the code of extension class which makes this possible:
{
. . .
}
Here is the whole code:
///
/// Extends the DataGrid.
///
public static class DataGridExtensions
{
///
/// Gets the list of DataGridRow objects.
///
/// The grid wirhrows.
///
public static ICollection
{
List
foreach (var rowItem in grid.ItemsSource)
{
// Ensures that all rows are loaded.
grid.ScrollIntoView(rowItem, grid.Columns.Last());
// Get the content of the cell.
FrameworkElement el = grid.Columns.Last().GetCellContent(rowItem);
// Retrieve the row which is parent of given element.
DataGridRow row = DataGridRow.GetRowContainingElement(el.Parent as FrameworkElement);
// Sometimes some rows for some reason can be null.
if (row != null)
rows.Add(row);
}
return rows;
}
}
The code above shows theoretically the idea of accessing of rows. Unfortunately this will work only if the whole grid result can be placed at the current view. While calling of ScrollIntoView() grid will reuse instances of created cells and rows and replace
with new bounded data over and over again. The result of so called row virtualization will be replacing of rows in the list.
To workaround this, I implemented the right extension method
public static IEnumerator
{
return new GridRowEnumerator(grid);
}
And here is the implementation of enumerator:
public class GridRowEnumerator : IEnumerator
{
private DataGrid m_Grid;
private IEnumerator m_Enumerator;
public GridRowEnumerator(DataGrid grid)
{
m_Grid = grid;
m_Enumerator = m_Grid.ItemsSource.GetEnumerator();
}
#region IEnumerator
public DataGridRow Current
{
get
{
var rowItem = m_Enumerator.Current;
// Ensures that all rows are loaded.
m_Grid.ScrollIntoView(rowItem, m_Grid.Columns.Last());
// Get the content of the cell.
FrameworkElement el = m_Grid.Columns.Last().GetCellContent(rowItem);
// Retrieve the row which is parent of given element.
//DataGridRow row = DataGridRow.GetRowContainingElement(el);
DataGridRow row = DataGridRow.GetRowContainingElement(el.Parent as FrameworkElement);
return row;
}
}
#endregion
#region IDisposable Members
public void Dispose()
{
}
#endregion
#region IEnumerator Members
object IEnumerator.Current
{
get
{
return this.Current;
}
}
public bool MoveNext()
{
return m_Enumerator.MoveNext();
}
public void Reset()
{
m_Enumerator.Reset();
}
#endregion
}
…
This line I put here to measure how some interesting words can dramatically increase landing frequency of boring technical posts.
Bayern Inter Football Soccer champions league
Please forgive me for this :)
Posted May 02 2010, 12:30 AM by Damir Dobric
Filed under: Silverlight

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

Video Face Swap
Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen





Die volle Tabellenscannung kann in MySQL schneller sein als die Verwendung von Indizes. Zu den spezifischen Fällen gehören: 1) das Datenvolumen ist gering; 2) Wenn die Abfrage eine große Datenmenge zurückgibt; 3) wenn die Indexspalte nicht sehr selektiv ist; 4) Wenn die komplexe Abfrage. Durch Analyse von Abfrageplänen, Optimierung von Indizes, Vermeidung von Überindex und regelmäßiger Wartung von Tabellen können Sie in praktischen Anwendungen die besten Auswahlmöglichkeiten treffen.

Die Volltext-Suchfunktionen von InnoDB sind sehr leistungsfähig, was die Effizienz der Datenbankabfrage und die Fähigkeit, große Mengen von Textdaten zu verarbeiten, erheblich verbessern kann. 1) InnoDB implementiert die Volltext-Suche durch invertierte Indexierung und unterstützt grundlegende und erweiterte Suchabfragen. 2) Verwenden Sie die Übereinstimmung und gegen Schlüsselwörter, um den Booleschen Modus und die Phrasesuche zu unterstützen. 3) Die Optimierungsmethoden umfassen die Verwendung der Word -Segmentierungstechnologie, die regelmäßige Wiederaufbauung von Indizes und die Anpassung der Cache -Größe, um die Leistung und Genauigkeit zu verbessern.

Ja, MySQL kann unter Windows 7 installiert werden, und obwohl Microsoft Windows 7 nicht mehr unterstützt hat, ist MySQL dennoch kompatibel damit. Während des Installationsprozesses sollten jedoch folgende Punkte festgestellt werden: Laden Sie das MySQL -Installationsprogramm für Windows herunter. Wählen Sie die entsprechende Version von MySQL (Community oder Enterprise) aus. Wählen Sie während des Installationsprozesses das entsprechende Installationsverzeichnis und das Zeichen fest. Stellen Sie das Stammbenutzerkennwort ein und behalten Sie es ordnungsgemäß. Stellen Sie zum Testen eine Verbindung zur Datenbank her. Beachten Sie die Kompatibilitäts- und Sicherheitsprobleme unter Windows 7, und es wird empfohlen, auf ein unterstütztes Betriebssystem zu aktualisieren.

MySQL ist ein Open Source Relational Database Management System. 1) Datenbank und Tabellen erstellen: Verwenden Sie die Befehle erstellte und creatEtable. 2) Grundlegende Vorgänge: Einfügen, aktualisieren, löschen und auswählen. 3) Fortgeschrittene Operationen: Join-, Unterabfrage- und Transaktionsverarbeitung. 4) Debugging -Fähigkeiten: Syntax, Datentyp und Berechtigungen überprüfen. 5) Optimierungsvorschläge: Verwenden Sie Indizes, vermeiden Sie ausgewählt* und verwenden Sie Transaktionen.

Der Unterschied zwischen Clustered Index und nicht klusterer Index ist: 1. Clustered Index speichert Datenzeilen in der Indexstruktur, die für die Abfrage nach Primärschlüssel und Reichweite geeignet ist. 2. Der nicht klusterierte Index speichert Indexschlüsselwerte und -zeiger auf Datenzeilen und ist für nicht-primäre Schlüsselspaltenabfragen geeignet.

MySQL und Mariadb können koexistieren, müssen jedoch mit Vorsicht konfiguriert werden. Der Schlüssel besteht darin, jeder Datenbank verschiedene Portnummern und Datenverzeichnisse zuzuordnen und Parameter wie Speicherzuweisung und Cache -Größe anzupassen. Verbindungspooling, Anwendungskonfiguration und Versionsunterschiede müssen ebenfalls berücksichtigt und sorgfältig getestet und geplant werden, um Fallstricke zu vermeiden. Das gleichzeitige Ausführen von zwei Datenbanken kann in Situationen, in denen die Ressourcen begrenzt sind, zu Leistungsproblemen führen.

In der MySQL -Datenbank wird die Beziehung zwischen dem Benutzer und der Datenbank durch Berechtigungen und Tabellen definiert. Der Benutzer verfügt über einen Benutzernamen und ein Passwort, um auf die Datenbank zuzugreifen. Die Berechtigungen werden über den Zuschussbefehl erteilt, während die Tabelle durch den Befehl create table erstellt wird. Um eine Beziehung zwischen einem Benutzer und einer Datenbank herzustellen, müssen Sie eine Datenbank erstellen, einen Benutzer erstellen und dann Berechtigungen erfüllen.

MySQL unterstützt vier Indextypen: B-Tree, Hash, Volltext und räumlich. 1.B-Tree-Index ist für die gleichwertige Suche, eine Bereichsabfrage und die Sortierung geeignet. 2. Hash -Index ist für gleichwertige Suche geeignet, unterstützt jedoch keine Abfrage und Sortierung von Bereichs. 3. Die Volltextindex wird für die Volltext-Suche verwendet und ist für die Verarbeitung großer Mengen an Textdaten geeignet. 4. Der räumliche Index wird für die Abfrage für Geospatial -Daten verwendet und ist für GIS -Anwendungen geeignet.
