XML實戰秘籍第五卷:結構樹圖
[導讀] 最初想起做二元樹是因為需要做一個公司結構圖。 以前的做法都是直接用圖象軟體畫出來一張圖片。很好看,但每次有變動後都需要重新畫一個新的。 另一方面,網頁上線條的顯示、版面相當侷限。根據動態產生的數字
最初想起做二元樹是因為需要做一個公司結構圖。 以前的做法都是直接用圖象軟體畫出來一張圖片。很好看,但每次有變動後都需要重新畫一個新的。 另一方面,網頁上線條的顯示、版面相當侷限。根據動態產生的資料進行排版、定位都相當困難, 而且在美觀上也差強人意。 做了各種嘗試以後,決定用xml+XSL作資料運算; 用VML來美化線條,用javaSCRipT來定位物件。
材質:
XML磁碟區之結構樹圖
有2個檔案:flow2.xml 和flow2.xsl
效果:
瀏覽這裡
講解:
二元樹思路(1)
<html xmlns:v="urn:schemas-microsoft-com:vml"> <STYLE> v\:* { BEHAVIOR: url(#default#VML) } </STYLE> <v:group id="group1" name="group1" coordsize = "100,100"> … </v:group>
以上這些都是VML的基本格式,我就不詳細講解了。
XML是樹形結構,我們讀取每個資料就需要對這個
XML資料樹進行遍歷。而遞歸運算是XSL優勢之一。
我也是在用其它多種方法進行遍歷運算失敗後才
決定使用XSL的。
<FlowRoot> <vcTitle>二叉树--结构图</vcTitle> <Author>Sailflying</Author> <Email>sailflying@163.net</Email> <FlowNode> <iPRocess>1</iProcess> <vcCourse>第一个节点</vcCourse> <iNextYes> <FlowNode> <iProcess>2</iProcess> <vcCourse>第二个节点</vcCourse> <iNextYes>…</iNextYes> <iNextNo>…</iNextNo> </FlowNode> </iNextYes> <iNextNo> <FlowNode> <iProcess>3</iProcess> <vcCourse>第三个节点</vcCourse> <iNextYes>…</iNextYes> <iNextNo>…</iNextNo> </FlowNode> </iNextNo> </FlowNode> </FlowRoot>
邏輯上很簡單,目前節點(1)下面有兩個子節點(2,3)。
只需要將節點2和節點3定位在節點1的左下方和右下方就可以了。
這裡我將左右節點的連接線分別用了綠色和紅色,方便顯示。
前面我們說到了XSL的遞歸功能,為了更清楚的看到每一個詳細的
顯示步驟,只需要仿照下面的程式碼,加上一個alert語句就可以了。
<xsl:template match="FlowNode"> … <SCRIPT language="Javascript1.2"> … alert('逐步显示'); … </SCRIPT> … </xsl:template>
看了上面的慢動作,是否能讓大家了解到我的想法。
二元樹思路(2)
我的想法很簡單:
(1)讀取目前節點的資料,用VML產生一個新的物件。
為物件賦初始數值(如name,id,style樣式等)
(2)用腳本控制來給目前物件定位
(3)目前節點和它的父親節點之間加箭頭,線條。
(4)繼續找目前節點的子節點,一直循環定位到結束。
也就是所有節點都遍歷完畢,已經生成好樹了。
… <xsl:apply-templates /> … </xsl:template> <xsl:template match="iNextYes"> <xsl:apply-templates select="./FlowNode" /> </xsl:template> <xsl:template match="iNextNo"> <xsl:apply-templates select="./FlowNode" /> </xsl:template>
整个递归过程就是靠上面这三个模块(template)来完成的。
第一个template在匹配当前节点中每一个子节点的模板的时候
调用了后面两个template; 而后面两个template又在具体执行
的时候调用了第一个template ,这就相当于一个递归函数。
语法:
要依次匹配当前节点中的每个子节点的模板,应使用该元
素的基本形式
否则,匹配的节点由 select 参数中 XPath 表达式的值决
定,如
(1)和(2)的作用都是返回由 select 参数给出的表达式的字符串值。
他们的搜索条件相同,所以返回的值也一样。
只不过是使用的场合不同,他们的书写形式也就不一样。
(1)
(2) {./iProcess/text()}
这里定义了一些变量,节点的定位就是根据这些变量来调用运算公式的。
root_left //根的左边距=所有叶子的分配宽度(y*10) + 所有叶子的宽度(y*50) + 左边距基本值(10)
root_top //根的上边距=上边距基本值(10)
objOval //当前对象,是一个object
objOval_iProcess //当前对象的步骤值
objParentOval //当前对象的父节点,是一个object
objParentOval_iProcess //当前对象父节点的步骤值
objParent_name //当前对象父节点的名称
Leaf_left //当前对象的所有子节点中的左边叶子数
Leaf_right //当前对象的所有子节点中的右边叶子数
Leaf_sum //当前对象的所有子节点中叶子数
叶子:是指当前节点没有子节点
节点的定位公式:
(1) 当前节点是根节点
//根的位置
SobjOval.style.left=parseInt(root_left);
SobjOval.style.top=parseInt(root_top);
//parseInt() 函数的作用是取整数值,如果不是则为NAN
//isNaN()函数的作用是判断parseInt取得的是否为整数
(2)当前节点是父节点的左边子节点
1)判断的条件是: 当前对象父节点的名称='iNextYes'
…
2)如果存在右边子叶子,则公式为:
当前节点的left=父节点的left - 当前节点的右边子叶子的总宽度- 当前节点的宽度
3)如果不存在右边子叶子,但存在左边子叶子,则公式为:
当前节点的left=父节点的left - 当前节点的左边子叶子的总宽度
4)如果当前节点本身就是叶子,则公式为:
当前节点的left=父节点的left - 当前节点的宽度
…
(3)当前节点是父节点的右边子节点
1)判断的条件是: 当前对象父节点的名称='iNextNo'
…
2)如果存在左边子叶子,则公式为:
当前节点的left=父节点的left + 当前节点的左边子叶子的总宽度 + 当前节点的宽度
3)如果不存在左边子叶子,但存在右边子叶子,则公式为:
当前节点的left=父节点的left + 当前节点的右边子叶子的总宽度
4)如果当前节点本身就是叶子,则公式为:
当前节点的left=父节点的left + 当前节点的宽度
…
(2)和(3)的公式都是得到当前节点的left,我们还需要得到当前节点的top
很简单的公式:当前节点的top=父节点的top + 偏移量(80)
二叉树思路(3)
连接线条的定位思路:
(1)找到当前节点和父节点的位置
(2)判断当前节点是父节点的左边子节点,还是右边子节点
(3)画线条
这里定义了一些变量。
objOval //当前节点,是一个object
objParentOval //当前对象的父节点,是一个object
objLine //当前线条,是一个object
线条的定位公式:
from="x1,y1" to="x2,y2" 是 VML 里定位线条的方式
当前节点是父节点的左边子节点,则公式为:
from = 父节点的left + 偏移量(15) , 父节点的top + 偏移量(32)
to = 父节点的left + 偏移量(30) , 父节点的top - 偏移量(2)
当前节点是父节点的右边子节点,则公式为:
from = 父节点的left + 偏移量(35) ,父节点的top + 偏移量(32)
to = 父节点的left + 偏移量(20) ,父节点的top - 偏移量(2)
我所能想到的也就这么多了。
如果只是单纯的做一个公司结构图的话,会更简单很多。
下面是赛扬的思路,我也是在他的基础上深入一点而已。
首先计算最下层节点个数,得出宽度,
然后应该根据节点的从属关系计算其上层节点位置,递归。
每一层级的节点要按从属关系先排序
首先设“基本值”=节点应向右偏移量
每个包含子节点的节点的left值等于它所拥有的节点所占宽度的一半加上基本值
后话:
最近不知为何,网络一直都不好。断线的时间比在线的时间多。
所以没对代码简化,其实,要完善的功能还有很多,比如:
需要加右键菜单
右键菜单内含新建节点、修改节点名称、改变关联关系等
在每一个节点上都可右键打开这个节点的右键菜单
讲解:
1)flow2.xml 是数据文件,相信大家都不会有问题。
2)flow2.xsl 是格式文件,有几个地方要注意。
(1)脚本中:
(1)
(2) {./iProcess/text()}
(1)和(2)的作用都是返回由 select 参数给出的表达式的字符串值。
他们的搜索条件相同,所以返回的值也一样。
只不过是使用的场合不同,他们的书写形式也就不一样。
比如我们想生成以下代码
内容
我们假设名称为“name”,参数值为XML数据中当前节点下面的子节点book的值
第一种写法是先加属性名称,再加参数值
<p> <xsl:attribute name="name"> <xsl:value-of select="./book/text()"/> </xsl:attribute> 内容 </p>
第二种写法是直接加属性名称和参数值
<p name="{./book/text()}">内容</p>
具体的使用你可以看我写的代码中的例子。
XSL在正式的 xmlns:xsl="http://www.w3.org/1999/XSL/Transform" 的标准里
作用是:只是把他的文本值写出来,而
是把他的文本值和他的所有子节点的内容显示出来。
大家可以试验一下,输出一个有子节点的,一个无子节点的
看看显示的结果是否相同。
(2)需要注意:
IE5 不支持
要用
命名空间要用
xmlns:xsl="http://www.w3.org/TR/WD-xsl"
另外说一点:
在大多的XML教科书中所显示的代码中很少会加上encoding="gb2312" ,
因此我们在XML中用到中文的时候会报错,原因就是没有写这个申明。
以上是XML實戰秘籍第五卷:結構樹圖的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

Video Face Swap
使用我們完全免費的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱門文章

熱工具

記事本++7.3.1
好用且免費的程式碼編輯器

SublimeText3漢化版
中文版,非常好用

禪工作室 13.0.1
強大的PHP整合開發環境

Dreamweaver CS6
視覺化網頁開發工具

SublimeText3 Mac版
神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

PHP 8.4 帶來了多項新功能、安全性改進和效能改進,同時棄用和刪除了大量功能。 本指南介紹如何在 Ubuntu、Debian 或其衍生版本上安裝 PHP 8.4 或升級到 PHP 8.4

Visual Studio Code,也稱為 VS Code,是一個免費的原始碼編輯器 - 或整合開發環境 (IDE) - 可用於所有主要作業系統。 VS Code 擁有大量針對多種程式語言的擴展,可以輕鬆編寫

JWT是一種基於JSON的開放標準,用於在各方之間安全地傳輸信息,主要用於身份驗證和信息交換。 1.JWT由Header、Payload和Signature三部分組成。 2.JWT的工作原理包括生成JWT、驗證JWT和解析Payload三個步驟。 3.在PHP中使用JWT進行身份驗證時,可以生成和驗證JWT,並在高級用法中包含用戶角色和權限信息。 4.常見錯誤包括簽名驗證失敗、令牌過期和Payload過大,調試技巧包括使用調試工具和日誌記錄。 5.性能優化和最佳實踐包括使用合適的簽名算法、合理設置有效期、

字符串是由字符組成的序列,包括字母、數字和符號。本教程將學習如何使用不同的方法在PHP中計算給定字符串中元音的數量。英語中的元音是a、e、i、o、u,它們可以是大寫或小寫。 什麼是元音? 元音是代表特定語音的字母字符。英語中共有五個元音,包括大寫和小寫: a, e, i, o, u 示例 1 輸入:字符串 = "Tutorialspoint" 輸出:6 解釋 字符串 "Tutorialspoint" 中的元音是 u、o、i、a、o、i。總共有 6 個元

本教程演示瞭如何使用PHP有效地處理XML文檔。 XML(可擴展的標記語言)是一種用於人類可讀性和機器解析的多功能文本標記語言。它通常用於數據存儲

靜態綁定(static::)在PHP中實現晚期靜態綁定(LSB),允許在靜態上下文中引用調用類而非定義類。 1)解析過程在運行時進行,2)在繼承關係中向上查找調用類,3)可能帶來性能開銷。

PHP的魔法方法有哪些? PHP的魔法方法包括:1.\_\_construct,用於初始化對象;2.\_\_destruct,用於清理資源;3.\_\_call,處理不存在的方法調用;4.\_\_get,實現動態屬性訪問;5.\_\_set,實現動態屬性設置。這些方法在特定情況下自動調用,提升代碼的靈活性和效率。

DeepSeekAI工具使用指南及常見問題解答DeepSeek是一款功能強大的AI智能工具,本文將解答一些常見的使用問題,助您快速上手。常見問題解答:不同訪問方式的區別:網頁版、App版和API調用在功能上沒有區別,App只是網頁版的封裝。本地部署使用的是蒸餾模型,能力略遜於完整版DeepSeek-R1,但32位模型理論上擁有90%的完整版能力。酒館(SillyTavern)是什麼? SillyTavern是一個前端界面,需要通過API或Ollama調用AI模型。破限是什麼
