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    交互式连接创建是什么

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众所周知,Java是平台无关的语言,那么Java为什么要支持平台无关性,总结一下,有如下几点支持多变的网络环境。如今是一个互联网的时代,网络将各种各样的计算机和设备连接起来,比如网络连接了windows的PC机,UNIX工作站等等。为了保证程序能够不加任何修改运行于网络上的任何计算机,而不管计算机是什么种类,什么平台,这样就极大减轻了系统管理员的工作。尤其是程序是通过网络环境进行部署的。支持网络化嵌入式设备。目前工作场所中存在各种各样的嵌入式设备,比如打印机,扫描仪,传真机等。他们往往通过网络连接起来,甚至在家庭网络和汽车内部也存在这样那样的嵌入式设备 。Java的平台无关性可以简化这样的系统管理任务。无论是哪个网络的管理员,它只需关注程序本身即可。此外添加一台新设备,可以立即被其他设备访问到,也可以访问其他设备。这都是平台无关性带来的好处。减少开发者部署程序的成本和时间。对于开发者而言, Java平台无关的能力给予网络一个同构的运行环境,使得分布式系统可以围绕着“网络移动对象”开构建。比如对象序列化,RMI, Jini就是利用平台无关性。把面向对象编程从虚拟机带到了网络上。影响Java平台无关性的因素Java平台的部署。运行Java程序之前,必须要部署好Java平台。Java平台的版本。Sun公司提供了不同的API集合,有标准版,扩展版等等。此外API本身也面临着改动,一些API被认为是过期的,一些API甚至不向下兼容,因此我们需要选择合适的Java平台版本支持程序开发。本地方法。当编写一个平台独立的Java程序时候,最重要的原则是:不要直接或间接调用不属于Java API的本地方法。调用Java API以外的本地方法使得程序平台相关。一般而言,本地方法在三种情况适用:使用底层主机平台的特性,而Java API无法访问;为了访问老系统或者使用现有的库,但是这个系统或库不是Java编写的;为了加快程序性能,将时间敏感代码用本地方法实现。因此当必须使用本地方法,而且支持多种平台运行,必须将本地方法移植到所有需要的平台上。因此编写平台独立的Java程序做主要的目的就是完全禁止本地方法,通过Java API和主机交互。非标准运行时库。所谓平台无关性,一种解释是你调用的方法是否在任何地方都已经实现。本地方法顾名思义,就是只是在本地实现了,所以无法保证平台无关。而Java API在如windows, Solaris等操作系统上的实现上使用了本地方法访问主机,即保证了平台无关。对虚拟机的依赖。虚拟机可以由不同开发商开发,但是必须满足如下两条原则:不要依赖及时终结(finalization)保证程序的正确性,因为特定程序中对象可能在不同的时间被垃圾收集;不要依赖线程的优先级来保证程序的正确性。因为一些虚拟机可以实现优先级高线程优先运行,一些虚拟机不能保证这一点。对用户界面依赖,AWT库提供基本的用户界面,这些组件被映射成每个平台上的本地组件,而Swing库为用户提供更高级的组件,但并没有被映射为本地组件。实现平台无关的7大步骤选择程序运行的主机和设备集合(目标宿主机)在目标宿主机中选择Java平台版本。对于每个目标宿主机,选择程序将要运行的Java平台实现(目标运行时环境) 。编写程序,调用Java API标准运行库(不调用本地方法,或者专门开发商专门调用本地方法的库)编写程序,不依赖于垃圾收集器收集垃圾时间,不依赖线程的优先级努力设计用户界面,在所有的目标宿主机都能正常工作在所有目标运行时环境和所有目标宿主机进行测试 Java从四个方面支持了平台无关性最主要的是Java平台本身。Java平台扮演Java程序和所在的硬件与操作系统之间的缓冲角色。这样Java程序只需要与Java平台打交道,而不用管具体的操作系统。Java语言保证了基本数据类型的值域和行为都是由语言自己定义的。而C/C++中,基本数据类是由它的占位宽度决定的,占位宽度由所在平台决定的。不同平台编译同一个C++程序会出现不同的行为。通过保证基本数据类型在所有平台的一致性,Java语言为平台无关性提供强有力的支持。Java class文件。Java程序最终会被编译成二进制class文件。class文件可以在任何平台创建,也可以被任何平台的Java虚拟机装载运行。它的格式有着严格的定义,是平台无关的。可伸缩性。Sun通过改变API的方式得到三个基础API集合,表现为Java平台不同的伸缩性:J2EE,J2SE,J2ME。

缘灭山上 2019-12-02 01:39:36 0 浏览量 回答数 0

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福利达人 2019-12-01 22:04:23 2113 浏览量 回答数 0

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简介 ES是一个基于RESTful web接口并且构建在Apache Lucene之上的开源分布式搜索引擎。 同时ES还是一个分布式文档数据库,其中每个字段均可被索引,而且每个字段的数据均可被搜索,能够横向扩展至数以百计的服务器存储以及处理PB级的数据。 可以在极短的时间内存储、搜索和分析大量的数据。通常作为具有复杂搜索场景情况下的核心发动机。 ES就是为高可用和可扩展而生的。一方面可以通过升级硬件来完成系统扩展,称为垂直或向上扩展(Vertical Scale/Scaling Up)。 另一方面,增加更多的服务器来完成系统扩展,称为水平扩展或者向外扩展(Horizontal Scale/Scaling Out)。尽管ES能够利用更强劲的硬件,但是垂直扩展毕竟还是有它的极限。真正的可扩展性来自于水平扩展,通过向集群中添加更多的节点来分担负载,增加可靠性。ES天生就是分布式的,它知道如何管理多个节点来完成扩展和实现高可用性。意味应用不需要做任何的改动。 Gateway,代表ES索引的持久化存储方式。在Gateway中,ES默认先把索引存储在内存中,然后当内存满的时候,再持久化到Gateway里。当ES集群关闭或重启的时候,它就会从Gateway里去读取索引数据。比如LocalFileSystem和HDFS、AS3等。 DistributedLucene Directory,它是Lucene里的一些列索引文件组成的目录。它负责管理这些索引文件。包括数据的读取、写入,以及索引的添加和合并等。 River,代表是数据源。是以插件的形式存在于ES中。  Mapping,映射的意思,非常类似于静态语言中的数据类型。比如我们声明一个int类型的变量,那以后这个变量只能存储int类型的数据。比如我们声明一个double类型的mapping字段,则只能存储double类型的数据。 Mapping不仅是告诉ES,哪个字段是哪种类型。还能告诉ES如何来索引数据,以及数据是否被索引到等。 Search Moudle,搜索模块,支持搜索的一些常用操作 Index Moudle,索引模块,支持索引的一些常用操作 Disvcovery,主要是负责集群的master节点发现。比如某个节点突然离开或进来的情况,进行一个分片重新分片等。这里有个发现机制。 发现机制默认的实现方式是单播和多播的形式,即Zen,同时也支持点对点的实现。另外一种是以插件的形式,即EC2。 Scripting,即脚本语言。包括很多,这里不多赘述。如mvel、js、python等。    Transport,代表ES内部节点,代表跟集群的客户端交互。包括 Thrift、Memcached、Http等协议 RESTful Style API,通过RESTful方式来实现API编程。 3rd plugins,代表第三方插件。 Java(Netty),是开发框架。 JMX,是监控。 使用案例 1、将ES作为网站的主要后端系统 比如现在搭建一个博客系统,对于博客帖子的数据可以直接在ES上存储,并且使用ES来进行检索,统计。ES提供了持久化的存储、统计和很多其他数据存储的特性。 注意:但是像其他的NOSQL数据存储一样,ES是不支持事务的,如果要事务机制,还是考虑使用其他的数据库做真实库。 2、将ES添加到现有系统 有些时候不需要ES提供所有数据的存储功能,只是想在一个数据存储的基础之上使用ES。比如已经有一个复杂的系统在运行,但是现在想加一个搜索的功能,就可以使用该方案。 3、将ES作为现有解决方案的后端部分 因为ES是开源的系统,提供了直接的HTTP接口,并且现在有一个大型的生态系统在支持他。比如现在我们想部署大规模的日志框架、用于存储、搜索和分析海量的事件,考虑到现有的工具可以写入和读取ES,可以不需要进行任何开发,配置这些工具就可以去运作。 设计结构 1、逻辑设计 文档 文档是可以被索引的信息的基本单位,它包含几个重要的属性: 是自我包含的。一篇文档同时包含字段和他们的取值。 是层次型的。文档中还可以包含新的文档,一个字段的取值可以是简单的,例如location字段的取值可以是字符串,还可以包含其他字段和取值,比如可以同时包含城市和街道地址。 拥有灵活的结构。文档不依赖于预先定义的模式。也就是说并非所有的文档都需要拥有相同的字段,并不受限于同一个模式 {   "name":"meeting",   "location":"office",   "organizer":"yanping" } {   "name":"meeting",   "location":{     "name":"sheshouzuo",        "date":"2019-6-28"   },   "memebers":["leio","shiyi"] } 类型 类型是文档的逻辑容器,类似于表格是行的容器。在不同的类型中,最好放入不同的结构的文档。 字段 ES中,每个文档,其实是以json形式存储的。而一个文档可以被视为多个字段的集合。 映射 每个类型中字段的定义称为映射。例如,name字段映射为String。 索引 索引是映射类型的容器一个ES的索引非常像关系型世界中的数据库,是独立的大量文档集合。   关系型数据库与ES的结构上的对比 2、物理设计 节点 一个节点是一个ES的实例,在服务器上启动ES之后,就拥有了一个节点,如果在另一个服务器上启动ES,这就是另一个节点。甚至可以在一台服务器上启动多个ES进程,在一台服务器上拥有多个节点。多个节点可以加入同一个集群。 当ElasticSearch的节点启动后,它会利用多播(multicast)(或者单播,如果用户更改了配置)寻找集群中的其它节点,并与之建立连接。这个过程如下图所示: 节点主要有3种类型,第一种类型是client_node,主要是起到请求分发的作用,类似路由。第二种类型是master_node,是主的节点,所有的新增,删除,数据分片都是由主节点操作(elasticsearch底层是没有更新数据操作的,上层对外提供的更新实际上是删除了再新增),当然也能承担搜索操作。第三种类型是date_node,该类型的节点只能做搜索操作,具体会分配到哪个date_node,就是由client_node决定,而data_node的数据都是从master_node同步过来的 分片 一个索引可以存储超出单个结点硬件限制的大量数据。比如,一个具有10亿文档的索引占据1TB的磁盘空间,而任一节点都没有这样大的磁盘空间;或者单个节点处理搜索请求,响应太慢。   为了解决这个问题,ES提供了将索引划分成多份的能力,这些份就叫做分片。当你创建一个索引的时候,你可以指定你想要的分片的数量。每个分片本身也是一个功能完善并且独立的“索引”,这个“索引”可以被放置到集群中的任何节点上。 分片之所以重要,主要有两方面的原因:   1、允许你水平分割/扩展你的内容容量 允许你在分片(潜在地,位于多个节点上)之上进行分布式的、并行的操作,进而提高性能/吞吐量 至于一个分片怎样分布,它的文档怎样聚合回搜索请求,是完全由ES管理的,对于作为用户的你来说,这些都是透明的。   2、在一个网络/云的环境里,失败随时都可能发生,在某个分片/节点不知怎么的就处于离线状态,或者由于任何原因消失了。这种情况下,有一个故障转移机制是非常有用并且是强烈推荐的。为此目的,ES允许你创建分片的一份或多份拷贝,这些拷贝叫做复制分片,或者直接叫复制。 复制之所以重要,主要有两方面的原因: (1)在分片/节点失败的情况下,提供了高可用性。因为这个原因,注意到复制分片从不与原/主要(original/primary)分片置于同一节点上是非常重要的。 (2)扩展你的搜索量/吞吐量,因为搜索可以在所有的复制上并行运行 总之,每个索引可以被分成多个分片。一个索引也可以被复制0次(意思是没有复制)或多次。一旦复制了,每个索引就有了主分片(作为复制源的原来的分片)和复制分片(主分片的拷贝)之别。分片和复制的数量可以在索引创建的时候指定。在索引创建之后,你可以在任何时候动态地改变复制数量,但是不能改变分片的数量。   默认情况下,ES中的每个索引被分片5个主分片和1个复制,这意味着,如果你的集群中至少有两个节点,你的索引将会有5个主分片和另外5个复制分片(1个完全拷贝),这样的话每个索引总共就有10个分片。一个索引的多个分片可以存放在集群中的一台主机上,也可以存放在多台主机上,这取决于你的集群机器数量。主分片和复制分片的具体位置是由ES内在的策略所决定的。 3、插件HEAD elasticsearch-head是一个界面化的集群操作和管理工具 ● node:即一个 Elasticsearch 的运行实例,使用多播或单播方式发现 cluster 并加入。 ● cluster:包含一个或多个拥有相同集群名称的 node,其中包含一个master node。 ● index:类比关系型数据库里的DB,是一个逻辑命名空间。 ● alias:可以给 index 添加零个或多个alias,通过 alias 使用index 和根据index name 访问index一样,但是,alias给我们提供了一种切换index的能力,比如重建了index,取名● customer_online_v2,这时,有了alias,我要访问新 index,只需要把 alias 添加到新 index 即可,并把alias从旧的 index 删除。不用修改代码。 ● type:类比关系数据库里的Table。其中,一个index可以定义多个type,但一般使用习惯仅配一个type。 ● mapping:类比关系型数据库中的 schema 概念,mapping 定义了 index 中的 type。mapping 可以显示的定义,也可以在 document 被索引时自动生成,如果有新的 field,Elasticsearch 会自动推测出 field 的type并加到mapping中。 ● document:类比关系数据库里的一行记录(record),document 是 Elasticsearch 里的一个 JSON 对象,包括零个或多个field。 ● field:类比关系数据库里的field,每个field 都有自己的字段类型。 ● shard:是一个Lucene 实例。Elasticsearch 基于 Lucene,shard 是一个 Lucene 实例,被 Elasticsearch 自动管理。之前提到,index 是一个逻辑命名空间,shard 是具体的物理概念,建索引、查询等都是具体的shard在工作。shard 包括primary shard 和 replica shard,写数据时,先写到primary shard,然后,同步到replica shard,查询时,primary 和 replica 充当相同的作用。replica shard 可以有多份,也可以没有,replica shard的存在有两个作用,一是容灾,如果primary shard 挂了,数据也不会丢失,集群仍然能正常工作;二是提高性能,因为replica 和 primary shard 都能处理查询。另外,如上图右侧红框所示,shard数和replica数都可以设置,但是,shard 数只能在建立index 时设置,后期不能更改,但是,replica 数可以随时更改。但是,由于 Elasticsearch 很友好的封装了这部分,在使用Elasticsearch 的过程中,我们一般仅需要关注 index 即可,不需关注shard。   shard、node、cluster 在物理上构成了 Elasticsearch 集群,field、type、index 在逻辑上构成一个index的基本概念,在使用 Elasticsearch 过程中,我们一般关注到逻辑概念就好,就像我们在使用MySQL 时,我们一般就关注DB Name、Table和schema即可,而不会关注DBA维护了几个MySQL实例、master 和 slave 等怎么部署的一样。 ES中的索引原理 (1)传统的关系型数据库 二叉树查找效率是logN,同时插入新的节点不必移动全部节点,所以用树型结构存储索引,能同时兼顾插入和查询的性能。因此在这个基础上,再结合磁盘的读取特性(顺序读/随机读),传统关系型数据库采用了B-Tree/B+Tree这样的数据结构做索引 (2)ES 采用倒排索引 那么,倒排索引是个什么样子呢? 首先,来搞清楚几个概念,为此,举个例子: 假设有个user索引,它有四个字段:分别是name,gender,age,address。画出来的话,大概是下面这个样子,跟关系型数据库一样 Term(单词):一段文本经过分析器分析以后就会输出一串单词,这一个一个的就叫做Term Term Dictionary(单词字典):顾名思义,它里面维护的是Term,可以理解为Term的集合 Term Index(单词索引):为了更快的找到某个单词,我们为单词建立索引 Posting List(倒排列表):倒排列表记录了出现过某个单词的所有文档的文档列表及单词在该文档中出现的位置信息,每条记录称为一个倒排项(Posting)。根据倒排列表,即可获知哪些文档包含某个单词。(PS:实际的倒排列表中并不只是存了文档ID这么简单,还有一些其它的信息,比如:词频(Term出现的次数)、偏移量(offset)等,可以想象成是Python中的元组,或者Java中的对象) (PS:如果类比现代汉语词典的话,那么Term就相当于词语,Term Dictionary相当于汉语词典本身,Term Index相当于词典的目录索引) 我们知道,每个文档都有一个ID,如果插入的时候没有指定的话,Elasticsearch会自动生成一个,因此ID字段就不多说了 上面的例子,Elasticsearch建立的索引大致如下: name字段: age字段: gender字段: address字段: Elasticsearch分别为每个字段都建立了一个倒排索引。比如,在上面“张三”、“北京市”、22 这些都是Term,而[1,3]就是Posting List。Posting list就是一个数组,存储了所有符合某个Term的文档ID。 只要知道文档ID,就能快速找到文档。可是,要怎样通过我们给定的关键词快速找到这个Term呢? 当然是建索引了,为Terms建立索引,最好的就是B-Tree索引(MySQL就是B树索引最好的例子)。 我们查找Term的过程跟在MyISAM中记录ID的过程大致是一样的 MyISAM中,索引和数据是分开,通过索引可以找到记录的地址,进而可以找到这条记录 在倒排索引中,通过Term索引可以找到Term在Term Dictionary中的位置,进而找到Posting List,有了倒排列表就可以根据ID找到文档了 (PS:可以这样理解,类比MyISAM的话,Term Index相当于索引文件,Term Dictionary相当于数据文件) (PS:其实,前面我们分了三步,我们可以把Term Index和Term Dictionary看成一步,就是找Term。因此,可以这样理解倒排索引:通过单词找到对应的倒排列表,根据倒排列表中的倒排项进而可以找到文档记录) 为了更进一步理解,用两张图来具现化这一过程: (至于里面涉及的更加高深的数据压缩技巧,以及多个field联合查询利用跳表的数据结构快速做运算来查询,这些大家有兴趣可以自己去了解)

问问小秘 2020-04-29 15:40:48 0 浏览量 回答数 0

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前言 前两天在 echarts 上寻找灵感的时候,看到了很多有关地图类似的例子,地图定位等等,但是好像就是没有地铁线路图,就自己花了一些时间捣鼓出来了这个交互式地铁线路图的 Demo,地铁线路上的点是在网上随便下载了一个,这篇文章记录自己的一些收获(毕竟我还是个菜鸟)以及代码的实现,希望能够帮到一些朋友。当然,如果有什么意见的可以直接跟我说,大家一起交流才会进步。 效果图 地图稍微内容有点多,要全部展示,字显得有点小了,但是没关系,可以按照需求放大缩小,字体和绘制的内容并不会失真,毕竟都是用矢量绘制的~ 界面生成 底层的 div 是通过 ht.graph.GraphView 组件生成的,然后就可以利用 HT for Web 提供好的方法,调用 canvas 画笔随便绘制就好,先来看看怎么生成底层 div: var dm = new ht.DataModel();//数据容器 var gv = new ht.graph.GraphView(dm);//拓扑组件 gv.addToDOM();//将拓扑图组件添加进body中 addToDOM 函数声明如下: addToDOM = function(){ var self = this, view = self.getView(), style = view.style; document.body.appendChild(view); //将组件底层div添加到body中 style.left = '0';//默认组件是绝对定位,所以要设置位置 style.right = '0'; style.top = '0'; style.bottom = '0'; window.addEventListener('resize', function () { self.iv(); }, false); //窗口变化事件 } 现在我就可以在这个 div 上乱涂乱画了~首先我获取下载好的地铁线路图上的点,我将它们放在 subway.js 中,这个 js 文件全部都是下载的内容,我没有做其他的改动,主要是将这些点根据线路来分分配添加到数组中,比如: mark_Point13 = [];//线路 数组内包含线路的起点和终点坐标以及这条线路的名称 t_Point13 = [];//换成站点 数组内包含线路中的换乘站点坐标以及换成站点名称 n_Point13 = [];//小站点 数组内包含线路中的小站点坐标以及小站点名称 mark_Point13.push({ name: '十三号线', value: [113.4973,23.1095]}); mark_Point13.push({ name: '十三号线', value: [113.4155,23.1080]}); t_Point13.push({ name: '鱼珠', value: [113.41548,23.10547]}); n_Point13.push({ name: '裕丰围', value: [113.41548,23.10004]}); 接下来来描绘地铁线路,我声明了一个数组 lineNum,用来装 js 中所有的地铁线路的编号,以及一个 color 数组,用来装所有的地铁线的颜色,这些颜色的 index 与 lineNum 中地铁线编号的 index 是一一对应的: var lineNum = ['1', '2', '3', '30', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '13', '14', '32', '18', '21', '22', '60', '68']; var color = ['#f1cd44', '#0060a1', '#ed9b4f', '#ed9b4f', '#007e3a', '#cb0447', '#7a1a57', '#18472c', '#008193', '#83c39e', '#8a8c29', '#82352b', '#82352b', '#09a1e0', '#8a8c29', '#82352b', '#b6d300', '#09a1e0']; 接着遍历 lineNum,将 lineNum 中的元素和颜色传到 createLine 函数中,根据这两个参数来绘制地铁线路以及配色,毕竟 js 文件中的命名方式也是有规律的,哪一条线路,则命名后面一定会加上对应的数字,所以我们只需要将字符串与这个编号结合即可获得 js 中对应的数组了: let lineName = 'Line' + num; let line = window[lineName]; createLine 的定义也非常简单,我的代码设置了不少的样式,所以看起来有点多。创建一个 ht.Polyline 管线,我们可以通过 polyline.addPoint() 函数向这个变量中添加具体的点,通过 setSegments 可以设置点的连接方式。 function createLine(num, color) {//绘制地图线 var polyline = new ht.Polyline();//多边形 管线 polyline.setTag(num);//设置节点tag标签,作为唯一标示 if(num === '68') polyline.setToolTip('A P M');//设置提示信息 else if(num === '60') polyline.setToolTip('G F'); else polyline.setToolTip('Line' + num); if(color) { polyline.s({//s 为 setStyle 的简写,设置样式 'shape.border.width': 0.4,//设置多边形的边框宽度 'shape.border.color': color,//设置多边形的边框颜色 'select.width': 0.2,//设置选中节点的边框宽度 'select.color': color//设置选中节点的边框颜色 }); } let lineName = 'Line' + num; let line = window[lineName]; for(let i = 0; i < line.length; i++) { for(let j = 0; j < line[i].coords.length; j++) { polyline.addPoint({x: line[i].coords[j][0]*300, y: -line[i].coords[j][1]*300}); if(num === '68'){//APM线(有两条,但是点是在同一个数组中的) if(i === 0 && j === 0) { polyline.setSegments([1]); } else if(i === 1 && j === 0) { polyline.getSegments().push(1); } else { polyline.getSegments().push(2); } } } } polyline.setLayer('0');//将线设置在下层,点设置在上层“top” dm.add(polyline);//将管线添加进数据容器中储存,不然这个管线属于“游离”状态,是不会显示在拓扑图上的 return polyline; } 上面代码中添加地铁线上的点有分为几种情况,是因为 js 中设置线的时候 Line68 有一个“跳跃”点的现象,所以我们必须“跳跃”过去,篇幅有限 Line68 数组具体的声明自行看 subway.js。 这里说明一点,如果用的是 addPoint 函数,不设置 segments 时,默认将添加进的点用直线连接,segments 的定义如下: 1: moveTo,占用 1 个点信息,代表一个新路径的起点 2: lineTo,占用 1 个点信息,代表从上次最后点连接到该点 3: quadraticCurveTo,占用 2 个点信息,第一个点作为曲线控制点,第二个点作为曲线结束点 4: bezierCurveTo,占用 3 个点信息,第一和第二个点作为曲线控制点,第三个点作为曲线结束点 5: closePath,不占用点信息,代表本次路径绘制结束,并闭合到路径的起始点 所以我们要做“跳跃”的行为设置 segments 为 1 即可。 最后绘制这些地铁线上的点,这个部分 subway.js 中也分离出来了,命名以“mark_Point”、“t_Point”以及“n_Point”开头,我在前面 js 的展示部分有对这些数组进行解释,大家动动中指划上去看看。 我们在这些点的位置添加 ht.Node 节点,当节点一添加进 dm 数据容器中时,就会在拓扑图上显示,当然,前提是这个拓扑图组件 gv 设置的数据容器是这个 dm。篇幅有限,添加地铁线上的点的代码部分我只展示添加“换乘站点”的点: var tName = 't_Point' + num; var tP = window[tName];//大站点 if(tP) {//有些线路没有“换乘站点” for(let i = 0; i < tP.length; i++) { let node = createNode(tP[i].name, tP[i].value, color[index]);//在获取的线路上的点的坐标位置添加节点 node.s({//设置节点的样式style 'label.scale': 0.05,//文本缩放,可以避免浏览器限制的最小字号问题 'label.font': 'bold 12px arial, sans-serif'//设置文本的font }); node.setSize(0.6, 0.6);//设置节点大小。由于js中每个点之间的偏移量太小,所以我不得不把节点设置小一些 node.setImage('images/旋转箭头.json');//设置节点的图片 node.a('alarmColor1', 'rgb(150, 150, 150)');//attr属性,可以在这里面设置任何的东西,alarmColor1是在上面设置的image的json中绑定的属性,具体参看 HT for Web 矢量手册(http://www.hightopo.com/guide/guide/core/vector/ht-vector-guide.html#ref_binding) node.a('alarmColor2', 'rgb(150, 150, 150)');//同上 node.a('tpNode', true);//这个属性设置只是为了用来区分“换乘站点”和“小站点”的,后面会用上 } }

问问小秘 2020-01-07 11:16:33 0 浏览量 回答数 0

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