马三在最近的开发工作中遇到了一个比较有意思的bug:“TableViewCell上面的某些自定义UI组件不能响应点击事件,并且它的父容器TableView也不能响应点击事件,但是TableViewCell上面的Button等组件却可以接受点击事件,并且如果单独把自定义UI控件放在一个UI上面也可以接受点击事件”。最后马三通过仔细地分析,发现是某些自定义的UI组件实现方法的问题。通常情况下,如果想要一个UI响应点击事件的话,我们只需要实现IPointerClickHandler这个接口就可以了,但是在我们项目中的TableView继承自MonoBehavior,并且实现了IPointerClickHandler, IPointerDownHandler, IPointerUpHandler,IDragHandler等UI接口,此时如果我们的自定义UI组件只实现了IPointerClickHandler接口,而没有实现 IPointerDownHandler 接口,然后又作为TableViewCell里面的一个Child的话,就会出现TableViewCell接收不到点击事件,TableView也接收不到点击事件。点击事件被诡异地“吞没了”!下面我们简单地设计三个不同情况下的模拟测试来复现一下这个bug。
在手机游戏的开发中,滚动是一项非常重要的操作,而cocos2dx中使用的最广泛的就属于TableView了,不过由于cocos2dx的接口比较晦涩,所以需要一个熟悉的过程。本文主要讲解如何使用TableView。
https://juejin.im/post/5c6a0b6ef265da2de660f83f”
made in 小蠢驴的配图 说起iOS开发,很多人的印象就是-弄一个tableView,把数据全丢到上面展示,听起来好像很粗糙,不过仔细一想,确实展示数据内容的,用的tableView是最多的了吧,说到这里,今天的男一号-tableViewCell就要登场了。 本文的主题是--tableViewCell的高度自适应,计算cell高度的方法确实有好几种,因为做cell的时候,比较简单的界面我都是直接拉xib,手动连接约束比较省事,所以今天就来探索一波-- 使用xib实现cell高度
问题背景:自定义cell中有一个UITextField类型的子控件。我们经常要在tableView中拿到某个cell内textField的文本内容进行一些操作。比如某些app的注册界面就是以tableView的形式存在的,注册时往往需要注册姓名、昵称、邮箱、地址、联系方式等信息。然后点击注册或者提交,这些信息就会被提交到远程服务器。有人说,注册页面就那么固定的几行cell,没必要搞得那么复杂,完全可以用静态cell实现。但还有一些情况,当前页面的tableView的cell的行数是不确定的(比如当前页面显示多好行cell由上一个页面决定或者由用户决定),这种情况下不太适合使用静态cell。也不能够通过分支语句的方式一一枚举出各个case。所以需要一中通用的动态的方法。那么我们怎么在tableView中准确的拿到每一行cell中textField的text呢?以下我将要分四个方法分别介绍并逐一介绍他们的优缺点,大家可以在开发中根据实际情况有选择的采用不同的方法。 如下图,就是我之前开发的一个app中用xib描述的一个cell,当用户点击“注册”或者“提交”button时候,我需要在控制器中拿到诸如“法人姓名”这一类的信息:
ZooKeeper的数据模型,在结构上和标准文件系统的非常相似,拥有一个层次的命名空间,都是采用树形层次结构,ZooKeeper树中的每个节点被称为—Znode。和文件系统的目录树一样,ZooKeeper树中的每个节点可以拥有子节点。但也有不同之处:
自从15年iOS开发市场大热之后,最近两年行情确实有点惨淡,看到很多企业招聘要求动不动就2年/3年以上iOS开发经验,确实有点无奈,感觉对初学者或者刚入门的小白们比较不友好。
上篇文章说了b+树索引的方案,因为用之前二分法查找,前提条件是索引必须是挨着的,而受到用户记录数的启发,建立了和用户记录真实数据页一样的目录记录页(索引),并且最高三层,最高层是根节点,最底层是叶子节点,其他是非叶子节点,record_type为0 代表普通数据页,1代表目录记录页。
1. UITableView的作用 以垂直滚动方式显示数据列表。 UITableView 的两种内置样式:UITableViewStylePlain 和UITableViewStyleGrouped 。 tableView只是一个愚蠢的容器,只负责显示。显示的是什么自己完全不知道。 数据都是由dataSource提供。 要满足快速滚动,性能很重要 2. UITableView的常用属性 2.1 分割线属性 属性名称 作用 separatorStyle 分隔线样式 separatorColor 分隔线颜色
相信大家在看了《ZooKeeper入门(概念+shell操作)》后对ZooKeeper已经有了一定的基础,本篇博客小菌则为大家带来的是关于ZooKeeper的数据模型与监听机制!让大家对ZooKeeper的底层原理有一个更深的认知!
之前我们聊过MVP的,也简单写了个人采用swft版本MVP,今天我们结合实例进行简单优化实践……
黄玮(Fuyuncat) 黄玮(Fuyuncat),资深 Oracle DBA,从事Oracle数据库管理、维护与开发工作十余年,有丰富的大型数据库设计、开发与维护方面的经验,涉及航空、水利、军工、电信等多个行业。曾供职于某世界著名物流公司,负责公司的电子物流系统的数据库开发和维护工作。2005年创建了个人网 www.HelloDBA.com,致力于数据库底层技术的研究,整理和发布了大量关于数据库系统底层机制、存储结构、性能调优以及基础算法方面的文章,获得广大同行的高度评价。 编辑手记:知己知彼,百战
在cocos2dx-lua开发中,经常用到容器。下面就介绍在开发中会用到的4种容器:ListView,scrollView,tableView,pageView
B树是二叉平衡树的升级版,可以多路自平衡,而且属于外查找,即数据是放在外存之中的,这时候就要考虑 IO 操作优化了,相比二叉查找树他们的时间复杂度都是O(log N),优势在于B树的深度相比小很多,在数据很大的情况下从磁盘读取次数小了,加快了查找速度,所以B树及其同类经常用在文件系统或数据库中,下面先来说一下B树
有时我们会需要对cell的图片和文字进行显示并完美自适配其大小,下面用我有限的知识做了个适配,看着好像还能用,哈哈 直接上code 001 在tableview的获取cell高度的方法里写调用自定义cell的一个方法
添加ZHTableViewGroup 分组->添加ZHTableViewCell 模块
换句话说,也可以把zookeeper看成一个小型的分布式文件系统。但是和FastDFS不同,zookeeper只适合用来存储一些小型的数据或者配置信息。
堆排序是一种基于「堆」这一数据结构的排序算法。堆是一种近似完全二叉树的结构,分为大顶堆和小顶堆这两种。
在上一篇漫画中,我们介绍了B-树的原理和应用,没看过的小伙伴们可以点击下面的链接:
Znode有两种,分别为临时节点和持久节点。节点的类型在创建时即被确定,并且不能改变。
MySQL索引详解 一. 索引简介 索引:帮助MySQL高效查询数据的一种有序的数据结构。 如果没有索引,查询某行数据,只能进行全表扫描。这时,需要频繁地进行磁盘I/O,性能很差。索引的基本思想,就
上篇文章我们说了,联合索引会用两个以上列来创建索引,b+树是一颗,先用c2列排序,若结果相同,则用c3排序。innoDB的b+树特点是根节点保持不变,新表是先默认有聚簇索引,先有一个没有数据的根目录节点,放用户记录数据放入根几点中,当数据慢了,页分裂,会有多的节点,此刻根节点进化成根目录记录节点,数据存入底层节点。二级索引的内节点保证一致性,存入列值的时候加个主键。
今天我们来看看制作framework---dynamic和static这两中库需要注意的
转自https://www.cnblogs.com/xiaodf/p/10710136.html
前几天,有个朋友向我推荐了一个github 的开源项目https://github.com/OhBonsai/RedisTree, 可以用redis 直接读写polytree 的数据结构,挺有意思的。那么, 什么是polytree 呢?
比如现实生活中的排队,就符合这种先进先出的队列形式,但是像急诊医院排队,就不可能按照先到先治疗的规则,所以需要使用优先队列。
没有必要过度关注本文中二叉树的增删改导致的结构改变,规则操作什么的了解一下就好,看不下去就跳过,本文过多的XX树操作图片纯粹是为了作为规则记录,该文章主要目的是增强下个人对各种常用XX树的设计及缘由的了解,也从中了解到常用的实现案例使用XX树实现的原因。
效果如图: ![image.png](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/659494-f8437106309f11fc.png?imageM
一位6年经验的小伙伴去字节面试的时候被问到这样一个问题,为什么MySQL索引结构要采用B+树?这位小伙伴从来就没有思考过这个问题。只因为现在都这么卷,后面还特意查了很多资料,他也希望听听我的见解。
之前松哥写过一个 MySQL 系列,但是当时是基于 MySQL5.7 的,最近有空在看 MySQL8 的文档,发现和 MySQL5.7 相比还是有不少变化,同时 MySQL 又是小伙伴们在面试时一个非常重要的知识点,因此松哥打算最近再抽空和小伙伴们聊一聊 MySQL,讲讲原理,讲讲优化,我会从最基本最简单的开始,和大家梳理 MySQL 中常见的面试知识点。
-r 只读模式, 当半数zk节点down,此时对zk集群不能操作。如果加上这个参数,能连接上集群,对zk集群进行操作(只读)读取数据。
我们在很多情况下都听到“堆”这个计算机术语,那么“堆”到底是什么呢?在数据结构中,堆是一种数据结构,具体一点,最常用的堆就是二叉堆, 二叉堆就是一棵完全二叉树(以下简称堆),我们可以利用这种数据结构来完成一些任务,典型的例子:堆排序就是利用堆来实现的一种高效的排序方式。接下来我们先看一下什么是完全二叉树:
索引是一种用于快速定位和访问数据的数据结构。在计算机科学中,索引通常是一种按照特定方式组织的数据结构,它可以加快在大型数据集中查找数据的速度。索引可以根据不同的属性进行排序,例如字母顺序、数字顺序或时间顺序等。通过使用索引,可以在数据集中快速定位特定的数据,避免了对整个数据集进行搜索的时间和资源浪费。常见的索引类型包括哈希索引、B树和B+树等。
MySQL的InnoDB索引结构采用B+树,B+树什么概念呢,二叉树大家都知道,我们都清楚随着叶子结点的不断增加,二叉树的高度不断增加,查找某一个节点耗时就会增加,性能就会不断降低,B+树就是解决这个问题的。
Add Player 最终的设计看上去像下面这样:#接第一部分: 原帖地址 简书地址
今天给大家带来MySQL索引相关核心知识。对MySQL索引的理解甚至比你掌握SQL优化还重要,索引是优化SQL的前提和基础,我们一步步来先打好地基。
黄玮(Fuyuncat) 黄玮(Fuyuncat),资深 Oracle DBA,从事Oracle数据库管理、维护与开发工作十余年,有丰富的大型数据库设计、开发与维护方面的经验,涉及航空、水利、军工、电信等多个行业。曾供职于某世界著名物流公司,负责公司的电子物流系统的数据库开发和维护工作。2005年创建了个人网www.HelloDBA.com,致力于数据库底层技术的研究,整理和发布了大量关于数据库系统底层机制、存储结构、性能调优以及基础算法方面的文章,获得广大同行的高度评价。 编辑手记:正确的认识问题是
我们在MySQL中的数据一般是放在磁盘中的,读取数据的时候肯定会有访问磁盘的操作,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。
B+Tree的定义 B+Tree是B树的变种,有着比B树更高的查询性能,来看下m阶B+Tree特征: 1、有m个子树的节点包含有m个元素(B-Tree中是m-1) 2、根节点和分支节点中不保存数据,只
前一段时间好兄弟找工作,面试 Java 资深研发工程师岗位,接到了不少大厂的面试邀请,有顺利接到 offer 的,也有半道儿面试被卡掉的。但最想去的企业却因为 MySQL表存储引擎 InnoDB ,与 offer 失之交臂。
昨天完成从分类管理的前后端代码复制出文档管理的前后端代码,遗留问题是只能选择一级父分类。值得说的是,昨晚的遗留的问题修复了,开心。
要想学习分布式应用,ZooKeeper是一个绕不过去的基础系统。它为大型分布式计算提供开源的分布式配置服务、同步服务和命名注册。
我们先来看看Stack Overflow上面是怎么解释的(没有梯子的,博主已经把回答copy下来了):
我们在实际开发中,肯定会用到树结构,如部门树、菜单树等等。Java后台利用递归思路进行构建树形结构数据,返回给前端,能以下拉菜单等形式进行展示。今天,咱们就来说说怎么样将List集合转换成TreeList。
通常在B+Tree上有两个头指针,一个指向根节点,另一个指向关键字最小的叶子节点,而且所有叶子节点(即数据节点)之间是一种链式环结构。因此可以对B+Tree进行两种查找运算:
https://www.bilibili.com/video/BV1yT4y1w7FS?from=search&seid=1538805982597498566&spm_id_from=333.337.0.0
左边子节点的数据小于父节点数据,右边子节点的数据大于父节点数据。如果col2是索引,查找索引为89的行元素,那么只需要查找两次,就可以获取到行元素所在的磁盘指针地址。
在数据库中,为了提高查询效率和数据的持久化存储,在设计索引时通常会采用B树或B+树。本文将对B树和B+树进行详细介绍,并解释为什么MySQL选择B+树作为索引结构。
首先公布结论:对于 InnoDB 存储引擎来说,每张表都一定有个主键(Primary Key)!
二叉树虽然操作效率比较高,但是如果数据一多,就会有好多好多的节点,需要进行好多次的I/O操作,构建出来的二叉树就会很高很高,也会降低操作速度。
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