Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Группировка плоских данных с разделителями с помощью Flex

У меня есть некоторые данные с разделителями, которые мне нужны для отображения в древовидной структуре Flex (или в каком-либо другом элементе управления, который может отображать иерархию). Данные выглядят следующим образом:

item1,groupA,mainGroup,root
item2,groupA,mainGroup,root
groupA,mainGroup,root
groupB,mainGroup,root
item3,groupB,mainGroup,root
item4,groupB,mainGroup,root
mainGroup,root
groupC,mainGroup,root
groupD,someOtherGroup,root
root

Мое гибкое приложение подключено к серверу jboss, который потенциально может удалить корневой элемент (при необходимости), но на самом деле не может построить древовидную структуру (по ряду причин, не связанных с этим вопросом).

В любом случае, это нужно преобразовать в такое дерево (фактический порядок не имеет значения, только иерархия):

++ root
|-+ mainGroup
| |-+ groupA
| |  - item1
| |  - item2
| |-+ groupB
| |  - item3
| |  - item4
| |-+ groupC
|-+ someOtherGroup
| |-+ groupD

Я знаю, как группировать плоские данные с помощью коллекции группировки, как описано здесь. Но мне не удалось найти способ заставить flex на самом деле читать / интерпретировать формат с разделителями (без предварительной обработки и создания правильной структуры самостоятельно).

Спасибо заранее за любые предложения.


  • Я думаю, что предварительная обработка будет единственным способом. Я имею в виду, что у вас есть метод, который вы пишете, который создает GroupingCollection соответствующим образом на основе алгоритма, основанного на ваших исходных данных. 13.03.2012
  • Да ... Я тоже так думаю ... если вы опубликуете это как ответ, я приму это. 13.03.2012

Ответы:


1

Я думаю, что предварительная обработка будет единственным способом. Я имею в виду, что у вас есть метод, который вы пишете, который создает GroupingCollection соответствующим образом на основе алгоритма, основанного на ваших исходных данных.

Метод разделения: http://help.adobe.com/en_US/FlashPlatform/reference/actionscript/3/String.html#split ()

GroupingCollection:

http://help.adobe.com/en_US/FlashPlatform/reference/actionscript/3/mx/collections/GroupingCollection.html#grouping

Группировка:

http://help.adobe.com/en_US/FlashPlatform/reference/actionscript/3/mx/collections/Grouping.html#fields

GroupingField:

http://help.adobe.com/en_US/FlashPlatform/reference/actionscript/3/mx/collections/GroupingField.html

Просматривая документы, у них действительно есть свойства groupingObjectFunction, хотя, хоть убей, я не могу понять, что это должно делать.

12.03.2012
Новые материалы

Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..