怎么在<div id = "chain-graph"> </div>里面找到<svg></svg>的内容

时间: 2023-07-09 09:08:57 浏览: 49
可以使用JavaScript来获取`<div id="chain-graph">`元素中的`<svg>`元素内容。可以使用`document.getElementById()`方法获取到`<div>`元素，然后使用`innerHTML`属性获取`<div>`元素中的HTML内容，最后使用正则表达式匹配出`<svg>`元素的内容。 以下是一个示例代码： ```javascript // 获取<div>元素 var divElement = document.getElementById("chain-graph"); // 获取<div>元素中的HTML内容 var htmlContent = divElement.innerHTML; // 使用正则表达式匹配<svg>元素的内容 var regex = /<svg.*?>[\s\S]*?<\/svg>/i; var svgContent = htmlContent.match(regex)[0]; console.log(svgContent); // 输出<svg>元素的内容 ``` 需要注意的是，这种方式获取的`<svg>`元素内容是包括其父元素`<div>`在内的完整HTML代码。如果只需要获取`<svg>`元素的内容，可以通过修改正则表达式来实现。
相关问题

解释一下这段html代码的每一行： <a class="collapse-link"> <i class="fa fa-chevron-up"></i> </a> <a class="dropdown-toggle" data-toggle="dropdown" href="graph_flot.html#"> <i class="fa fa-wrench"></i> </a>

这段 HTML 代码包含了两行代码，下面是每一行代码的功能解释： 1. `<a class="collapse-link">`：创建一个 `<a>`（链接）元素，并且添加了一个类名 "collapse-link"。 2. `<i class="fa fa-chevron-up"></i>`：在上面创建的 `<a>` 元素内部创建一个 `<i>`（图标）元素，并且添加了两个类名 "fa" 和 "fa-chevron-up"。这里使用了 Font Awesome 图标库中的 "chevron-up" 图标。 3. `</a>`：结束前面创建的 `<a>` 元素。 4. `<a class="dropdown-toggle" data-toggle="dropdown" href="graph_flot.html#">`：创建一个 `<a>`（链接）元素，并且添加了两个类名 "dropdown-toggle" 和 "data-toggle"，以及一个 href 属性值为 "graph_flot.html#"。 5. `<i class="fa fa-wrench"></i>`：在上面创建的 `<a>` 元素内部创建一个 `<i>`（图标）元素，并且添加了两个类名 "fa" 和 "fa-wrench"。这里使用了 Font Awesome 图标库中的 "wrench" 图标。 6. `</a>`：结束前面创建的 `<a>` 元素。 这段代码创建了两个链接元素，一个是具有折叠功能的链接，显示一个向上的箭头图标；另一个是一个下拉菜单的触发器链接，显示一个扳手图标。这些链接通常与 JavaScript 和 CSS 代码结合使用，以实现特定的交互效果和样式。

为什么p = tree.xpath('//*[@id="chain-graph"]')的结果是[<Element div at 0x2739301ce50>]，但是p = tree.xpath('//*[@id="chain-graph"]')[0]的结果是 索引超出范围

这是因为 `tree.xpath('//*[@id="chain-graph"]')` 返回的是一个列表，包含了所有匹配到的元素，而不是单个元素。如果这个元素不存在，则返回一个空列表。因此，你需要检查列表的长度，确保它不为空，才能使用索引来获取元素。 当你写 `p = tree.xpath('//*[@id="chain-graph"]')[0]` 时，如果列表为空，那么访问第一个元素就会导致索引超出范围的错误。所以，正确的做法是先判断列表是否为空，然后再通过索引获取元素： ```python p_list = tree.xpath('//*[@id="chain-graph"]') if len(p_list) > 0: p = p_list[0] # do something with p else: # handle the case where the element doesn't exist ```

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graph TD A[开始] -->B(初始化i=0,j=n-1) B -->C{ i<=j } C -- 是 --> D { a[i]>a[i+1] }

B -->C{ i<=j } C -- 是 --> D{ a[i]>a[i+1] } - graph TD 表示使用方向从上到下的流程图 - A[开始] 表示开始节点 - B(初始化i=0,j=n-1) 表示执行初始化操作的节点 - C{ i<=j } 表示判断i是否小于...

void DFSTraverse(Graph graph) { for (int i = 1; i <= graph->vexnum; i++) visited[i] = false; for (int i = 1; i <= graph->vexnum; i++) { if (!visited[i]) DFS(graph, i); } } void DFS(Graph graph, int v) { visited[v] = true; cout << graph->list[v].data << " "; Node* header = graph->list[v].head; while (header) { if (!visited[header->vex]) { DFS(graph, header->vex); } header = header->next; } } void BFSTraverse(Graph graph) { queue<int> MyQueue; for (int i = 1; i <= graph->vexnum; i++) visited[i] = false; for (int i = 1; i <= graph->vexnum; i++) { if (!visited[i]) { visited[i] = true; cout << graph->list[i].data << " "; MyQueue.push(i); while (!MyQueue.empty()) { int front = MyQueue.front(); MyQueue.pop(); Node* header = graph->list[front].head; while (header) { if (!visited[header->vex]) { visited[header->vex] = true; cout << graph->list[header->vex].data << " "; MyQueue.push(header->vex); } header = header->next; } } } } } void printGraph(Graph graph) { int** arr = new int* [graph->vexnum + 1]; for (int i = 1; i <= graph->vexnum; i++) { arr[i] = new int[graph->vexnum + 1]; } for (int i = 1; i <= graph->vexnum; i++) { for (int j = 1; j <= graph->vexnum; j++) { arr[i][j] = 0; } } for (int i = 1; i <= graph->vexnum; i++) { Node* header = graph->list[i].head; while (header) { arr[i][header->vex] = header->weight; header = header->next; } } for (int i = 1; i <= graph->vexnum; i++) { for (int j = 1; j <= graph->vexnum; j++) { cout << arr[i][j] << " "; } cout << endl; } }代码讲解

在DFS函数中，首先将当前顶点标记为已访问，并输出其数据。然后遍历当前顶点的邻接表，对于每个未被访问过的邻接点，递归调用DFS函数进行遍历。 BFSTraverse函数实现了图的广度优先遍历。同样先将visited数组初始...

QCPAxis *yAxis = ui->customPlot->yAxis; double minY = std::numeric_limits<double>::max(); double maxY = std::numeric_limits<double>::min(); for (int i = 0; i < ui->customPlot->graphCount(); i++) { QCPGraph *graph = ui->customPlot->graph(i); if (graph->dataCount() == 0) { continue; } QCPGraphDataContainer::const_iterator it = graph->data().constBegin(); for (; it != graph->data().constEnd(); ++it) { double value = it->value; if (value < minY) { minY = value; } if (value > maxY) { maxY = value; } } } double range = qMax(qAbs(minY), qAbs(maxY)) * 2; double center = (minY + maxY) / 2; yAxis->setRange(center - range, center + range); 多条y轴，不是所有曲线共用y轴

QCPGraph *graph = ui->customPlot->graph(j); if (graph->dataCount() == 0) { continue; } if (graph->valueAxis() != yAxis) { continue; } QCPGraphDataContainer::const_iterator it = graph->data()....

解析这段代码void Polyadd(PLinklist LA,PLinklist LB) //两个多项式相加，该方法中两个表都是按指数顺序增长 { //对指数进行对比分三类情况：A<B时将A链到LA后，A＝＝Ｂ时比较系数，A＞Ｂ时将B链到表中 PNode*LA1=LA->next; //用于在LA中移动 PNode*LB1=LB->next; //用于在LB中移动 //LA与LB在充当LA1和LB1 的前驱 PNode*temp; //保存要删除的结点 int sum=0; //存放系数的和 while(LA1&&LB1) { if(LA1->exp<LB1->exp) { LA->next=LA1; //LA的当前结点可能是LB1或LA1 LA=LA->next; LA1=LA1->next; } else if(LA1->exp==LB1->exp) //指数相等系数相加 { sum=LA1->coef+LB1->coef; if(sum) //系数不为0，结果存入LA1中，同时删除结点LB1 { LA1->coef=sum; LA->next=LA1; LA=LA->next; LA1=LA1->next; temp=LB1; LB1=LB1->next; free(temp); } else //系数为0时的情况下删除两个结点 { temp=LA1; LA1=LA1->next; free(temp); temp=LB1; LB1=LB1->next; free(temp); } } else { LA->next=LB1; LA=LA->next; LB1=LB1->next; } } if(LA1) //将剩余结点链入链表 LA->next=LA1; else LA->next=LB1; }

i < graph[cur].size(); i++) { int neighbor = graph[cur][i]; int x = neighbor / MAXSIZE; int y = neighbor % MAXSIZE; if (!visited[x][y]) { q.push(neighbor); visited[x][y] = true; } } } ...

修改下列代码要求如下：每组数据输出n-1行。为删除顶点后的邻接表。每两个数字之间用空格隔开，不增加main函数。代码如下：#include<iostream> #include<string> #include<algorithm> #include<vector> #include<set> #include<map> using namespace std;typedef struct LNode {int data;struct LNode* next; }*linklist, LNode; typedef struct {int vexnum;int arcnum;linklist VList; }ALGragh; void CreateUDG(ALGragh& G, int n, int m) {G.arcnum = m;G.vexnum = n;G.VList = new LNode[n + 1];for (int i = 1; i <= n; i++){G.VList[i].data = i;G.VList[i].next = NULL;}int h, k;for (int i = 0; i < m; i++){cin >> h >> k;linklist p = new LNode, q = new LNode;p->data = h;p->next = G.VList[k].next;G.VList[k].next = p;q->data = k;q->next = G.VList[h].next;G.VList[h].next = q;} } void PrintGraph(ALGragh G) {for (int i = 1; i <= G.vexnum; i++){linklist p = &G.VList[i];while (p->next){cout << p->data << ' ';p = p->next;}cout << p->data << endl;} } void DeleteVex(ALGragh& G) {int h, k;cin >> h >> k;for (int i = 1; i <= G.vexnum ; i++){linklist p = &G.VList[i];if (i == h){if (p->next){if (p->next->data == k)p->next = p->next->next;}}if (i == k){if (p->next){if (p->next->data == h)p->next = p->next->next;}}} }

i <= n; i++){ G.VList[i].data = i; G.VList[i].next = NULL; } int h, k; for (int i = 0; i < m; i++){ cin >> h >> k; linklist p = new LNode, q = new LNode; p->data = h; p->next = G.VList[k]....

if(! visited[p->adjvex]) //若Vj尚未被访问 DFS (G,p->adjvex); //则以Vj为出发点向纵深搜索 p=p->next; //找Vi的下一个邻接点 } 帮我改一下错误

i < G.vexnum; ++i) { // 遍历每个节点 if (!visited[i]) { // 如果当前节点尚未访问 DFS(G, i, visited); // 以该节点为起点进行深度优先搜索 } } } 注意，上述代码仅供参考，具体实现还需要根据具体的图...

void BFS(ALGraph* G, int v) /* 从顶点v出发，广度优先搜索遍历v所在的子图 / { int w; int Queued[MAX_VEX] = { 0 }; / 顶点是否已在队列标志 / LinkNode p; Queue* Q; Q = (Queue*)malloc(sizeof(Queue)); Q->front = Q->rear = 0; /* 建立空队列并初始化 / Q->elem[++Q->rear] = v; / v入队 / Queued[v] = 1; while (Q->front != Q->rear) { w = Q->elem[++Q->front]; / 出队 / Visited[w] = 1; / 置访问标志 / printf("%c->", G->AdjList[w].data); / 访问出队元素 / p = G->AdjList[w].firstarc; while (p != NULL) { if (!Visited[p->adjvex]) / 顶点未访问 / / Q->elem[++Q->rear]=p->adjvex ; / { if (Queued[p->adjvex] == 0) // 顶点未在队列中，入队且修改是否已在队列中标志 { Q->elem[++Q->rear] = p->adjvex; Queued[p->adjvex] = 1; } } p = p->nextarc; } / 将和w相邻接的所有未访问的顶点入队 / } / end of while / } void BFS_traverse_Graph(ALGraph G) /* 广度优先搜索遍历图 / { int v; for (v = 0; v < G->vexnum; v++) Visited[v] = 0; / 访问标志初始化 */ for (v = 0; v < G->vexnum; v++) if (!Visited[v]) BFS(G, v); }时间复杂度

这段代码是用广度优先搜索算法遍历图，其中 BFS 函数从顶点 v 出发，遍历 v 所在的子图，并且访问 v 的邻接顶点，将它们加入到队列中。然后，依次从队列中取出顶点，访问它们的邻接顶点，并将未访问过的邻接顶点加入...

优化以下代码，并给出注释 bool Dijkstra(LGraph G, int dist[], int path[], Vertex S) { Vertex V = Error; AdjNode W = G->Graph[S].FirstEdge; while (W) { dist[W->AdjV] = W->Weight; path[W->AdjV] = S; W = W->Next; } dist[S] = 0; collected[S] = true; while (1) { V = FindMinDist(G, dist, collected); if (V == Error) break; else { collected[V] = true; W = G->Graph[V].FirstEdge; while (W) { if (collected[W->AdjV] == false) { if (W->Weight < 0) return false; else { if (dist[V] + W->Weight < dist[W->AdjV]) { dist[W->AdjV] = dist[V] + W->Weight; path[W->AdjV] = V; } } } W = W->Next; } } } return true; }

if (dist[V] + W->Weight < dist[W->AdjV]) { dist[W->AdjV] = dist[V] + W->Weight; // 更新距离数组 path[W->AdjV] = V; // 更新路径数组 } } } W = W->Next; } } } return true; // 返回true表示计算...

#include <iostream> #include <queue> using namespace std; const int VEX_MAX = 100; bool visited[VEX_MAX]; struct Node { int vex; int weight; struct Node* next; }; typedef struct ENode { char data; Node* head; }*List; typedef struct GNode { List list; int vexnum; int arcnum; }*Graph; Graph createGraph(); void DFSTraverse(Graph graph); void DFS(Graph graph, int v); void BFSTraverse(Graph graph); void printGraph(Graph graph); int main() { Graph graph = createGraph(); printGraph(graph); cout << "深度优先遍历：" << endl; DFSTraverse(graph); cout << endl; cout << "广度优先遍历：" << endl; BFSTraverse(graph); return 0; } Graph createGraph() { Graph graph = new GNode; cout << "请输入顶点个数和边个数：" << endl; cin >> graph->vexnum >> graph->arcnum; graph->list = new ENode[graph->vexnum + 1]; cout << "请输入顶点数据：" << endl; for (int i = 1; i <= graph->vexnum; i++) { cin >> graph->list[i].data; graph->list[i].head = NULL; } int begin, end, weight; cout << "请输入边的起始点及其权重：" << endl; for (int i = 1; i <= graph->arcnum; i++) { cin >> begin >> end >> weight; Node* node = new Node; node->weight = weight; node->vex = end; node->next = graph->list[begin].head; graph->list[begin].head = node; node = new Node; node->weight = weight; node->vex = begin; node->next = graph->list[end].head; graph->list[end].head = node; } return graph; }讲解

在createGraph()函数中，先读入了顶点个数和边的个数，然后再读入每个顶点的数据，并将其存储在ENode中。接着，读入每条边的起始点、终止点和权重，并将其存储在邻接表中。最后，程序分别调用了DFSTraverse()和...

请把下面这段c++语言转化为c语言template<class T> void Graph<T>::FMultiGraph(int k,int *p) {//采用程序6-8的邻接表存储图G。 float *cost=new float[n]; int q,*d=new int[n]; cost[n-1]=0,d[n-1]=-1; for (int j=n-2;j>=0;j--){ float min=INFTY; for (ENode<T> *r=a[j];r;r=r->nextArc) { int v=r->adjVex; if (r->w+cost[v]<min) { min=r->w+cost[v]; q=v; } } cost[j]=min; d[j]=q; } p[0]=0; p[k-1]=n-1; for(j=1;j<=k-2;j++) p[j]=d[p[j-1]]; delete []cost; delete []d; }

这段C++代码转化为C语言如下： c template<class T> void FMultiGraph(Graph<T>* graph, int k, int* p) { // 采用程序6-8的邻接表存储图... j <= k - 2; j++) p[j] = d[p[j - 1]]; free(cost); free(d); }

<if test="gid == 1"> </if>mybatis传入参数gid是字符串1，为什么不用加单引号

在 MyBatis 中，使用 OGNL（Object-Graph Navigation Language）表达式来进行参数传递和取值。在 OGNL 表达式中，当传入的参数是字符串类型时，不需要加单引号，而是直接使用字符串即可。 因为 MyBatis 在解析 OGNL...

在下列添加边的代码中增加边的权值：// 添加边 void AddEdge(Graph* G, int v1, int v2) { ArcNode* p = (ArcNode*)malloc(sizeof(ArcNode)); p->adjvex = v2; p->next = G->vertices[v1].firstarc; G->vertices[v1].firstarc = p; ++G->arcnum; p = (ArcNode*)malloc(sizeof(ArcNode)); p->adjvex = v1; p->next = G->vertices[v2].firstarc; G->vertices[v2].firstarc = p; ++G->arcnum; }

可以在代码中增加一个变量来表示边的权值，例如我们可以在ArcNode结构体中增加一个weight变量，然后在AddEdge函数中对这个变量进行赋值即可。 修改后的代码如下： // 添加边 void AddEdge(Graph* G, int v1, ...

QCustomPlot* TypeCustom = new QCustomPlot(); TypeCustom = ui->widget_type_curve; TypeCustom->legend->setVisible(true); TypeCustom->legend->setFont(QFont("Helvetica", 9)); QPen pen; QStringList lineNames; lineNames << "lsNone" << "lsLine" << "lsStepLeft" << "lsStepRight" << "lsStepCenter" << "lsImpulse"; TypeCustom->addGraph(); pen.setColor(QColor(qSin(4*1+1.2)*80+80, qSin(4*0.3+0)*80+80, qSin(4*0.3+1.5)*80+80)); TypeCustom->graph()->setPen(pen); TypeCustom->graph()->setName("123"); TypeCustom->graph()->setLineStyle((QCPGraph::LineStyle)4); TypeCustom->graph()->setScatterStyle(QCPScatterStyle(QCPScatterStyle::ssCircle, 5)); // generate data: QVector<double> x(15), y(15); for (int j=0; j<15; ++j) { x[j] = j/15.0 * 5*3.14 + 0.01; y[j] = 7*qSin(x[j])/x[j] - (4-QCPGraph::lsNone)*5 + (QCPGraph::lsImpulse)*5 + 2; } TypeCustom->graph()->setData(x, y); TypeCustom->graph()->rescaleAxes(true); // zoom out a bit: TypeCustom->yAxis->scaleRange(1.1, TypeCustom->yAxis->range().center()); TypeCustom->xAxis->scaleRange(1.1, TypeCustom->xAxis->range().center()); // set blank axis lines: TypeCustom->xAxis->setTicks(false); TypeCustom->yAxis->setTicks(true); TypeCustom->xAxis->setTickLabels(false); TypeCustom->yAxis->setTickLabels(true); // make top right axes clones of bottom left axes: TypeCustom->axisRect()->setupFullAxesBox(); 给我解释一下上述代码

lineNames << "lsNone" << "lsLine" << "lsStepLeft" << "lsStepRight" << "lsStepCenter" << "lsImpulse"; 4. 添加一个曲线图（graph）到QCustomPlot对象中，并设置曲线的颜色、名称、线条样式和散点样式： ...

void MainWindow::drawFunction() { QString expression = ui->expressionEdit->text(); if (expression.isEmpty()) return; QCustomPlot *plot = ui->plotWidget; plot->addGraph(); plot->graph()->setPen(QPen(Qt::blue)); plot->graph()->setName(expression); double xMin = -10, xMax = 10, yMin = -10, yMax = 10; plot->xAxis->setRange(xMin, xMax); plot->yAxis->setRange(yMin, yMax); QVector<double> xValues, yValues; for (double x = xMin; x <= xMax; x += 0.1) { double y = calculate(expression, x); xValues.append(x); yValues.append(y); } plot->graph()->setData(xValues, yValues); plot->replot(); } void MainWindow::clearPlot() { QCustomPlot *plot = ui->plotWidget; plot->clearGraphs(); plot->replot(); }这是一段将函数输入框里的函数解析然后使用qcustomplot进行绘图的代码，帮我改进一下（变量名称不要改变），使其能够支持幂函数、对数函数、指数函数、三角函数的图像绘制

可以考虑使用 QtMath 库中的函数来计算幂函数、对数函数、指数函数、三角函数的值。同时，可以使用正则表达式来判断输入的函数类型，从而选择相应的计算函数。 改进后的代码如下： cpp void MainWindow::...

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