在.NET框架中，`DataGridView`控件是用于展示表格数据的常用组件，广泛应用于Windows Forms应用程序。本篇文章将深入探讨如何在C#中为`DataGridView`实现撤销（Undo）和回撤（Redo）功能，这是一项对于用户交互非常重要的功能，尤其是在允许用户编辑表格数据的应用中。
撤销/回撤功能的核心思想是记录用户操作的历史，以便在需要时恢复到之前的状态。在C#中，我们可以使用Memento设计模式来实现这一功能。Memento模式通过保存和恢复对象的内部状态来实现对撤销/回撤的支持。
1. **创建Memento类**：
为`DataGridView`创建一个Memento类，该类存储`DataGridView`在特定时间点的行、列和单元格的数据。包括行的数量、行的索引、每行的单元格数据等。例如：
```csharp
public class DataGridViewMemento
{
private List RowsSnapshot;
private List ColumnsSnapshot;
// 构造函数用于初始化快照
public DataGridViewMemento(DataGridView dataGridView)
{
RowsSnapshot = new List(dataGridView.Rows.Cast());
ColumnsSnapshot = new List(dataGridView.Columns.Cast());
}
// 提供访问快照的方法
public List Rows { get { return RowsSnapshot; } }
public List Columns { get { return ColumnsSnapshot; } }
}
```
2. **实现Undo/Redo栈**：
在你的主程序中，你需要两个栈，一个用于存储撤销操作（UndoStack），另一个用于存储回撤操作（RedoStack）。每次用户进行修改时，都将当前`DataGridView`的状态推送到UndoStack，并清空RedoStack。
```csharp
Stack UndoStack = new Stack();
Stack RedoStack = new Stack();
```
3. **监听事件**：
监听`DataGridView`的`CellValueChanged`或`UserDeletingRow`事件，当这些事件触发时，创建一个新的Memento实例并将其推送到UndoStack。
4. **实现Undo操作**：
当用户点击“撤销”按钮时，检查UndoStack是否为空，如果不为空，则弹出顶部的Memento，将`DataGridView`恢复到之前的状态，并将这个Memento推送到RedoStack。
5. **实现Redo操作**：
同理，当用户点击“回撤”按钮时，检查RedoStack是否为空，如果不为空，则弹出顶部的Memento，将`DataGridView`恢复到那个状态，并将这个Memento推送到UndoStack。
6. **注意事项**：
- 考虑到性能，不要在每次单元格更改时都创建Memento，而是可以设置一个阈值，例如每5次更改才保存一次状态。
- 处理多线程情况时，确保对UndoStack和RedoStack的访问是线程安全的，可能需要使用`lock`语句或使用`ConcurrentStack`类。
- 考虑到内存占用，可能需要限制UndoStack和RedoStack的大小，超出限制时，丢弃较早的操作记录。
通过以上步骤，你可以为`DataGridView`实现撤销和回撤功能。记住，良好的用户交互体验是软件成功的关键，撤销/回撤功能能够极大地提高用户在处理数据时的满意度和效率。在实际项目中，你可能还需要根据具体需求对这个功能进行扩展，例如处理排序、过滤和分页等操作的撤销/回撤。
2024-11-23 10:58:55
151KB
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单片机接入云端大部分都会用到json字符串的构建和解析，该资源是通过stm32f1系列单片机构建了json并完成解析，具体内容可参考博客文章。
2024-11-23 08:03:25
6.81MB
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MasterMind 游戏
计算机编程 II (Java) 课程，2013 年秋季 - 简单的 Master Mind game
在MVC设计模式（模型/视图/控制器）中实现
[可执行 JAR 文件] ( )
项目贡献者：
达莉亚·艾曼·艾哈迈德
Yomna Ali El-Din
Fatma Gamal El-Nagar
2024-11-22 15:30:35
139KB
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AndroidAppAppAndroid StudioJavaXMLApp
android studio开发app项目
android studio开发app项目
android studio开发app项目
android studio开发app项目
android studio开发app项目
2024-11-22 13:10:39
69.59MB
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在IT领域，尤其是在数据分析和决策支持系统中，MATLAB是一种常用的高级编程语言和环境。"三支决策"是一种处理不确定性和模糊性的决策方法，它扩展了传统的二元（是/否）决策，提供了第三种可能的选择，即"不确知"。在"三支决策matlab实现"中，我们将探讨如何利用MATLAB来执行这种复杂的决策模型。
S型效用函数在决策理论中扮演着重要角色，它用于描述决策者对风险的态度。S型效用函数通常呈现为S曲线形状，可以反映出风险规避、风险中性或风险寻求的行为特征。在MATLAB中，我们可以构建这些函数并进行参数调整，以适应不同决策者的风险偏好。
毕达哥拉斯模糊逻辑是一种特殊的模糊逻辑系统，源自毕达哥拉斯的几何学思想，强调在模糊集合中的接近度。在处理不确定性时，毕达哥拉斯模糊逻辑通过度量元素与模糊集之间的"距离"来评估其隶属度。在MATLAB中，我们可以创建模糊逻辑系统，定义模糊规则，并应用毕达哥拉斯距离来计算子集间的相似性。
在三支决策过程中，MATLAB可以帮助我们实现以下步骤：
1. 数据预处理：对输入数据进行清洗、归一化，确保数据适合进行模糊逻辑分析。
2. 建立模糊集：定义模糊变量和相应的模糊集，包括模糊规则和隶属函数。
3. 模糊推理：利用模糊逻辑进行推理，将输入转换为模糊输出。
4. 清晰化：将模糊输出转换为清晰的决策结果，这通常涉及到模糊集的隶属度函数和S型效用函数。
5. 三支决策：在"是"、"否"和"不确知"之间做出选择，根据模糊推理的结果和效用函数的评估。
在提交的文件"submission_6009537"中，可能包含了MATLAB代码、数据文件以及关于如何运行和解释结果的指南。用户可以通过阅读和理解这些文件，学习如何将S型效用函数和毕达哥拉斯模糊逻辑应用于实际的三支决策问题。通过这样的实践，不仅可以提升MATLAB编程技能，还能深入理解不确定条件下决策的数学原理和实现过程。
"三支决策matlab实现"是一个结合了模糊逻辑、效用函数和决策理论的项目，它提供了一种强大的工具来处理现实生活中的复杂决策问题，尤其是在面临不确定性和模糊信息时。通过学习和应用MATLAB代码，IT专业人员可以增强自己在数据分析和决策支持领域的专业能力。
2024-11-19 23:13:59
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点云技术在现代计算机视觉和机器人领域中扮演着至关重要的角色，它允许设备理解周围环境的空间结构。本项目提供了一种使用C++实现的点云获取方案，特别针对深度相机，如Intel RealSense系列。通过这个压缩包，我们可以获得完整的源代码以及所需的SDK安装包，便于开发者快速理解和实现点云数据的采集与处理。
1. **点云获取**：
点云是三维空间中一系列离散点的集合，这些点代表了环境的几何信息。在本项目中，使用C++编程语言，开发者可以学习如何从深度相机获取并处理点云数据。点云数据通常包含每个点的三维坐标(x, y, z)以及可能的其他属性，如颜色信息。
2. **深度相机**：
深度相机，如Intel RealSense，通过同时发射红外光和接收反射光来计算物体的距离，从而生成深度信息。这种技术基于时间飞行（Time-of-Flight）或结构光等原理。Intel RealSense SDK提供了接口和工具，使开发人员能够轻松集成深度相机功能到他们的应用程序中。
3. **C++编程**：
C++是一种强大的系统级编程语言，常用于开发高性能的应用程序，包括实时的图像处理和计算机视觉任务。在这个项目中，C++被用来编写获取和处理点云的代码，展示了如何利用面向对象的特性来构建高效且可维护的代码结构。
4. **SDK安装包**：
"Intel.RealSense.SDK-WIN10-2.53.1.4623.exe"是Intel RealSense SDK的Windows 10版本，包含了库、头文件、示例代码和其他必要的组件。安装后，开发者可以访问到各种API，用于控制相机、捕获图像、解析深度数据等。
5. **代码文件解析**：
- **获取彩色图和深度图.cpp**：这个文件展示了如何同时获取和处理来自深度相机的彩色图像和深度图像。彩色图像提供了环境的颜色信息，而深度图像则提供了距离信息。
- **获取点云.cpp**：此文件包含将深度图像转换为点云的算法。通常，这涉及到对深度图像的每一像素进行处理，计算其对应的三维坐标，并组合成点云数据结构。
- **获取相机参数.cpp**：这部分代码可能涉及读取和应用相机内参，以便校正图像畸变和精确计算三维坐标。
通过这个项目，开发者不仅可以学习到如何利用C++和Intel RealSense SDK来处理点云数据，还能深入理解深度相机的工作原理和实际应用。此外，对于想要在机器人导航、AR/VR、工业检测等领域使用点云技术的开发者来说，这是一个宝贵的资源。
2024-11-18 19:41:26
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主要内容：本文详细介绍了在MATLAB环境中通过鲸鱼优化算法(WOA)来优化卷积长短期记忆网络（CNN-LSTM）以实现高效的数据分类与预测的方法。项目不仅提供了理论概述和设计思路，还包含了完整代码及合成数据样本。涵盖了从基础知识到模型优化的设计流程。
适合人群：对于深度学习及机器学习感兴趣的研究员和工程师。
使用场景及目标：适用于各种类型数据的分类及预处理，在需要进行复杂数据集处理的情况下能提供更好的预测效果。
其他说明：文中给出了详细的设计指导和具体的执行脚本，方便读者理解和实践。同时，项目允许在特定应用场景下定制和调参，增强了方法的实用性。
2024-11-18 17:13:49
37KB
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海康SCEServer抓屏服务器，版本V1.2.50安装在计算机端，通过海康的解码器，或者拼接处理器，实现PC信号解码上墙
2024-11-15 09:02:28
36.87MB
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