轉載地址:http://blog.csdn.net/changtianshuiyue/article/details/26981797 理解WPF中的视觉树和逻辑树  Understanding the Visual Tree and Logical Tree in WPF这篇文章讨论WPF中视觉树和逻辑树的细微差别.同时提供了一个小程序供读者稍后分析.如果你已经对着两个概念完全不熟悉,我建议你先读SDK文档中的这篇文章“URL”. 背景 目前SDK文档中关于视觉树和逻辑树的介绍还不是很完全.从

原文:WPF的逻辑树与视觉树(1)基本概念     一.摘要 逻辑树与视觉树属于WPF的基本概念,学过WPF或者Silverlight的朋友一定会对其有所耳闻,这篇文章将来探讨逻辑树与视觉树的特质以及两者的区别 二.本文提纲 WPF Inspector工具介绍 观察逻辑树与视觉树 与ASP.NET服务器控件比较(控件为逻辑树,HTML为视觉树) 与JavaScript客户端控件比较(一个根逻辑树,HTML为视觉树) 组装控件 小结 1.WPF Inspector工具介绍 图1-1 WPF Ins

原文:WPF的逻辑树和视觉树 这部分的内容来自于即将出版的新书<WPF Unleashed>的第三章样章.关于什么是逻辑树,我们先看下面的一个伪XAML代码的例子: <Window ......>     <StackPanel>      <Label>LabelText</Lable>     </StackPanel></Window>在这样一个简单UI中,Window是一个根结点,它有一个子结点StackPanel

XAML天生就是用来呈现用户界面的,这是由于它具有层次化的特性.在WPF中,用户界面由一个对象树构建而成,这棵树叫作逻辑树.逻辑树的概念很直观,但是为什么要关注它呢?因为几乎WPF的每一方面(属性.事件.资源等)都有与逻辑树相关联的行为.例如,属性值有时会沿着树自动传递给子元素,而触发的事件可以自底向上或自顶向下遍历树. 与逻辑树类似的一个概念是可视树.可视树基本上是逻辑树的扩展,在可视树中,节点都被打散,分放到核心可视组件中.可视树提供了一些详细的可视化实现,而不是把每个元素当作一个“黑盒”.

前面几节说了一些WPF的基础,包括XAML和布局等.在接下来的几节,我们来说说WPF的核心概念,包括逻辑树和可视树.依赖对象和依赖属性.路由事件.命令这几个部分.本节介绍下逻辑树(Logical Tree)和可视树(Visual Tree). 逻辑树和可视树 在WPF中,用户界面是由XAML来呈现的.粗略地讲,从宏观上看,叶子为布局组件和控件所组成的树既是逻辑树,从微观上看,将逻辑树的叶子再放大可看到其内部是由可视化组件(继承自Visual类)组成的,叶子为这些可视化组件组成的树既是可视树. 逻

在前面章节中,花费大量时间分析了窗口的内容模型——换句话说,研究了如何在其他元素中嵌套元素,进而构建完整的窗口. 例如,考虑下图中显示的一个非常简单的窗口,该窗口包含两个按钮.为创建该按钮,在窗口中嵌套了一个StackPanel控件.在StackPanel控件中,放置了两个Button控件,并且在每个按钮中可以添加所选择的内容. 下面是该窗口的标记: <Window x:Class="SimpleWindow.MainWindow" xmlns="http://sche

一.前言 ​ WPF 中有两种"树":逻辑树(Logical Tree)和可视化元素树(Visual Tree). Logical Tree 最显著的特点就是它完全由布局组件和控件组成.那么 Visual Tree 是什么呢? ​ 如果我们仔细观察一棵树的树叶,会发现树叶的脉络也像一棵"树"--有自己的基部并向上生长出多级分叉.在 WPF 的 Logical Tree 上,充当"树叶"的一般都是控件,如果我们仔细观察控件,会发现 WPF 控件本身

WPF中提供了遍历逻辑树和视觉树的辅助类:System.Windows.LogicalTreeHelper和 System.Windows.Media.VisualTreeHelper. 注意遍历的位置,逻辑树可以在类的构造函数中遍历.但是,视觉树必须在经过至少一次的布局后才能形成. 所以它不能在构造函数遍历.通常是在OnContentRendered进行,这个函数为在布局发生后被调用. 其实每个Tree结点元素本身也包含了遍历的方法. 比如,Visual类包含了三个保护成员方法VisualPa

原文:WPF的逻辑树与视觉树(3)Visual呈现 这篇就点到为止,挑重点讲 绘图方式有两种 1.继承UIElement,重写OnRender方法 public partial class Window5 : Window { public Window5() { InitializeComponent(); this.Content = new RectangleElement(); } } public class RectangleElement : UIElement { protect

原文:WPF的逻辑树与视觉树(2)Visual容器   一.摘要 虽然我们平时几乎不会从该类派生,但要想了解视觉树就必须要了解Visual,Visual是一个基本抽象类,继承自DependencyObject.其是所有控件的基类.并提供了视觉树操作的基本方法. 二.提纲 视觉树是一棵树 遍历视觉树 内置Visual集合容器ContainerVisual 小结 视觉树是一棵树 这好像是一句废话,但也没有错.我们来看下Visual提供的一些基本的成员. 首先我们创立一个测试的对象 public cl

在正文开始之前需要介绍一个人:Sean Sexton. 来自明尼苏达双城的软件工程师.最为出色的是他维护了两个博客:2,000Things You Should Know About C# 和 2,000 Things You Should Know About WPF .他以类似微博式的150字简短语言来每天更新一条WPF和C#重要又容易被遗忘的知识.Follow他的博客也有一段日子了,很希望能够分享给大家. 本系列我不仅会翻译他的每一个tip,也会加入自己开发之中的看法和见解.本系列我希望自

WPF中的逻辑树是指XAML元素级别的嵌套关系,逻辑树中的节点对应着XAML中的元素. 为了方便地自定义控件模板,WPF在逻辑树的基础上进一步细化,形成了一个“可视化树(Visual Tree)”,树中的每个节点代表一个可以在控件模板中定制的元素.简言之,可视化树主要是为设计WPF控件模板而服务的.

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. <Window x:Class="WpfRouteEvent.MainWindow" xmlns="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml/presentation" xmlns:x="http://schemas.microsoft.com/win

介绍概念之前,先来分析一段代码: xaml代码如下: <Window x:Class="WpfApp1.MainWindow" xmlns="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml/presentation" xmlns:x="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml" xmlns:d="http://schemas.microsof

原文:五种分析框架:PEST.5W2H.逻辑树.4P.用户使用行为 最近在一点点的啃<谁说菜鸟不懂得数据分析>,相当慢,相当的费脑力,总之,真正的学习伴随着痛苦:) 最初拿到这本书的时候,以为是以excle为主要内容的书,书的一开始就有大量介绍用excle工具来讲数据的整理(一般情况下,像这种偏技术知识的书,我的注意力主要在第一章节和第二竟,动才往后延续力趋缓慢)． 相对于这类书而言:如何有趣的把枯燥的问题说的简单明白,一直是读者高层次的要求,也是作者高层次的自我要求,真的可以借鉴果壳网那些讲

逻辑树   时间限制: 3.0 秒 空间限制: 512 MB 相关文件: 题目目录 题目描述 有一棵树,叫逻辑树. 这个树有根,有 2N−1 个节点,其中 N 个叶子,每个非叶节点恰好有两个孩子. 每个叶子上有一个 01 变量,它的取值可能为 True 或 False.每个非叶节点上有一个逻辑运算符,这个运算可能为 AND 或者 OR. 一个非叶节点的取值定义为它两个儿子的取值,作这个节点上的运算得到的结果. 有一个黑恶势力想知道这个树的根节点的取值,他准备了一个长度为 N 的询问序列 {Pi}

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

B-树 什么是B-树? B树是一种查找树,我们知道,这一类树(比如二叉搜索树,红黑树等等)最初生成的目的都是为了解决某种系统中,查找效率低的问题.B树也是如此,它最初启发于二叉搜索树,二叉搜索树的特点是每个非叶节点都只有两个孩子节点.然而这种做法会导致当数据量非常大时,二叉查找树的深度过深,搜索算法自根节点向下搜索时,需要访问的节点也就变的相当多.如果这些节点存储在外存储器中,每访问一个节点,相当于就是进行了一次I/O操作,随着树高度的增加,频繁的I/O操作一定会降低查询的效率. 这里有一个基本

简介: B+树中只有叶子节点会带有指向记录的指针,而B树则所有节点都带有 B+树索引可以分为聚集索引和非聚集索引 mysql使用B+树,其中Myisam是非聚集索引,innoDB是聚集索引 聚簇索引索引的叶节点就是数据节点:而非聚簇索引的叶节点仍然是索引节点,只不过有一个指针指向对应的数据块. B树: B+树: B+ 树的特点: (1)所有关键字都出现在叶子结点的链表中(稠密索引),且链表中的关键字恰好是有序的; (2)不可能在非叶子结点命中; (3)非叶子结点相当于是叶子结点的索引(稀疏索引)

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