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要实现自己的排序算法,而不使用QSortFilterProxyModel,可以按照以下步骤进行:
class MyTableModel : public QAbstractTableModel {
Q_OBJECT
public:
// 构造函数
MyTableModel(QObject *parent = nullptr);
// 实现必要的虚函数
int rowCount(const QModelIndex &parent = QModelIndex()) const override;
int columnCount(const QModelIndex &parent = QModelIndex()) const override;
QVariant data(const QModelIndex &index, int role = Qt::DisplayRole) const override;
QVariant headerData(int section, Qt::Orientation orientation, int role = Qt::DisplayRole) const override;
// 添加自定义排序方法
void sort(int column, Qt::SortOrder order = Qt::AscendingOrder) override;
private:
// 存储数据的容器
QList<QList<QVariant>> m_data;
在构造函数中初始化数据。根据实际情况,可以从文件、数据库或其他地方获取数据,并将数据存储在m_data中。
MyTableModel::MyTableModel(QObject *parent) : QAbstractTableModel(parent) {
// 初始化数据
// ...
实现必要的虚函数。根据实际需求,实现rowCount、columnCount、data和headerData函数。这些函数用于返回数据的行数、列数、具体数据和表头数据。
int MyTableModel::rowCount(const QModelIndex &parent) const {
// 返回数据的行数
return m_data.size();
int MyTableModel::columnCount(const QModelIndex &parent) const {
// 返回数据的列数
return m_data.isEmpty() ? 0 : m_data.first().size();
QVariant MyTableModel::data(const QModelIndex &index, int role) const {
// 返回具体数据
if (!index.isValid() || role != Qt::DisplayRole)
return QVariant();
return m_data.at(index.row()).at(index.column());
QVariant MyTableModel::headerData(int section, Qt::Orientation orientation, int role) const {
// 返回表头数据
if (role != Qt::DisplayRole || orientation != Qt::Horizontal)
return QVariant();
// 根据section返回对应的表头数据
// ...
添加自定义排序方法。实现sort函数,该函数对数据进行排序。
void MyTableModel::sort(int column, Qt::SortOrder order) {
// 对数据进行排序
// ...
// 更新视图
emit layoutChanged();
在使用自定义数据模型的地方,创建一个实例并设置给相应的视图控件。
MyTableModel *model = new MyTableModel(this);
tableView->setModel(model);
在需要排序的地方,调用sort函数进行排序。
model->sort(column, order);
通过以上步骤,你可以实现自己的排序算法,而不使用QSortFilterProxyModel。根据实际需求,你可以根据自己的数据结构和排序需求来实现sort函数中的具体排序算法。
本文内容通过AI工具匹配关键字智能整合而成,仅供参考,火山引擎不对内容的真实、准确或完整作任何形式的承诺。如有任何问题或意见,您可以通过联系
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Go 生态下的字节跳动大规模微服务性能优化实践
比如近期我们将
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PD
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贡献到 Golang 社区,成为 Go1.19 版本的标配。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/10a32acc36ec4044864354190ff2a113~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1709828430&x-signature=7yXjNtojJqytEzx2W%2FJNYGWMZvU%3D)**语言运行时优化**为了
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大象在云端起舞:后 Hadoop 时代的字节跳动云原生计算平台
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系统,无论是先前十分繁荣的 Hadoop,还是后来涌现出来的 Kafka、Flink 等,都被广泛地使用着。十多年来,这些系统经历了多轮技术洗礼,我们也随之需要根据新... 对这些内容进行打分
排序
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基于火山引擎云搜索服务的
排序
学习实战
引入机器学习
算法
,针对特征与反馈自动学习并调整参数,预估用户对于返回结果的偏好,最终
实现
个性化搜推结合的效果。整个训练
排序
过程,也被称为
排序
学习(LTR: Learning to Rank)。以火山引擎云搜索服务为例,为了... ***搜推结合实践
操作
***❯ **连接** * 火山引擎云搜索服务登录火山引擎云搜索服务,选择刚刚创建好的实例,选择复制公网访问地址(由于Metarank运行在本地机器上,为了连接云搜索服务,需要打开公网访问...
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学习实战
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学习(LTR: Learning to Rank)作为一种机器学习技术,其应用场景非常广泛。例如,在**电商推荐**领域,可以帮助电商平台对用户的购买历史、搜索记录、浏览行为等数据进行分析和建模;可以帮助**搜索引擎**对用户的搜索关键词进行分析建模;可以为广告主提供最精准和最有效的**广告投放**方案;在**金融风控**领域,
排序
学习可以帮助金融机构分析客户的信用评级和欺诈风险,提高风控能力和业务效率。#### 本文相关产品-火山引擎云搜...
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Kubernetes 观测:基于 eBPF 的云原生深度可观测性实践
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