静态数据处理

静态数据处理（共11篇）

静态数据处理 篇1

1 轨道静态检测的目的和意义

铁路线路作为铁路运输的基础设施,也是组成铁路线路的重要部分。作为一种连续的长大工程结构物,其良好的状态和技术质量水平直接关系到机车车辆的使用寿命以及机车车辆的正常运行,关系到行车的舒适性和安全性。由于轨道设备常年暴露在大自然的各种环境中,重载列车的运行以及各种气候条件和天气状况的影响下,轨道的几何形位不断变化,路基、道床随时发生变形,钢轨、轨枕、联接零件及线路设备等不断磨损,对线路造成诸多病害。通过工务检测可以了解线路设备的技术状态和变化规律,及时发现问题,从而科学、合理地安排线路的养护和维修,确保线路处于良好的质量状态,保证线路运输的安全。

轨道静态检测[1]作为工务检测的重要手段,是各工务段、车间、工区对线路进行检查的主要方式之一,是指在没有列车荷载作用时,利用检测工具或设备对轨道进行的检查。各区段负责人都应定期检查线路、道岔和其他线路设备,并重点检测薄弱环节,保证线路精准。

2 当前轨道静态检测技术、手段和相应的数据结构

2.1 轨检小车

轨道检测小车是采用高精度的电测传感器和一系列专用便携式检测机构及数据处理设备,可以在小车的推进过程中自动收集轨道的水平、高低、扭曲、轨距、轨向变化率等轨道不平顺参数的手推式机械装置。此种仪器在线路检测的使用中不仅提高了轨道检测的精度和效率,大幅度减轻了检测人员的工作量,而且计算机强大的数据处理功能可以为现场维修进行详细指导,在一定程度上消除了安全隐患;其缺点是在超限检测时,轨缝信息将引起频繁的超限误报。此外,目前我国维修人员的整体水平与国外水平相比有一定差距,而轨检小车对操作人员的要求较高。

2.2 探伤小车

探伤小车是我国目前探伤作业的主要手段。我国的探伤仪有5个不同通道,分别安装5种探头,以方便探头的维修和调整,同时可以利用列车间隔作业,并能自动识别钢轨种别的变动。目前探伤班组大致分为“母材班组及接头焊缝班组”[2]。探伤速度的控制在探伤过程中尤其重要,维修人员要做到“接头站、小腰慢、大腰匀速探”[2]的原则。另外,下道避车时间,操作人员的操作水平,轨面状态不良的情况都需要注意。探伤小车的缺点是效率低,受环境、仪器、人为因素影响容易漏检。目前,国外探伤大多以探伤车为主、探伤小车为辅,但我国还没能达到这种水平。

2.3 维修人员的日常检查

轨道的状态以及检查人员的水平都直接影响日常检查结果。每个检查人员处理病害的手段不同,对线路病害的判别差异较大,使带班人员难以掌握线路状态,直接影响检养修分离的结果,造成各种轨道病害的频发。目前的当务之急是提高检查人员及维修作业人员的整体水平以及整体素质。

2.4 工务检测数据内容

轨道检测从检测方式上分为动态检测和静态检测;从内容上可分为轨道几何行位检测、轨道部件状态检测及行车平稳性检测。它是轨道科学合理维护的基础,同时也为轨道结构设计及各有关维护标准制订提供试验依据[3]。形成的检测数据大致上包括以下几类数据:

(1)轨道几何尺寸检测数据

轨道几何尺寸常用的检测方法分为静态检测和动态检测两种。静态检测包括线路几何尺寸和道岔几何尺寸,一般利用万能道尺、弦线及板尺等检测工具沿线路逐点进行或用静态轨检仪检测,如图1所示;动态检测的主要设备是机车动态检测装置、轨道检查车、智能动态添乘仪、人工添乘以及检测钢轨伤损情况的钢轨探伤车。

(2)桥隧路基检测数据

桥隧路基检测由工务段检查监控,包括对桥梁、隧道、涵渠以及路基设备的经常检测、定期检测、水文观测和专项检查等[4]。

(3)维修验收与回检数据

线路线路维修分为临时补修、综合维修和经常保养。线路在做过某种维修以后,相关单位都要按规定对作业质量进行验收回检,不符合要求的要及时整改,确保维修后的线路达标。同时,验收单位要对维修作业做好验收记录,就形成了临修验收数据、综合维修验收数据、经常保养验收数据[4]。

2.5 数据来源

目前我国工务生产实际工作中,整个工务检测数据信息平台的数据来源于由各种检测方式获得的检测数据,此外还包括线路桥隧维修数据、工务部门规章制度和地理空间数据等。各种检测方式获得的检测数据包括以下两种:一是通过人工检测或仪器检测将检测数据以纸质文件的形式手动记录下来,并在检测完成后由人工上传到数据信息库中;二是检测设备将自身所带的计算机分析系统得到的电子数据,通过编写特定的数据入库程序导入数据库中[4]。工务静态检测数据的主要信息如见表1:

3 数据应用情况

国内主要利用检测数据的分析结果主要用于安排临时补修,例如通过分析检测数据,指导轨道检查车、机载式添乘仪和各级工务有关人员乘车检查并复核,通知工区对Ⅱ、Ⅲ级以上晃车地段进行检修;对于静态检查超过临时补修标准的超限处所和严重的结构病害需要及时组织人员紧急补修;其他数据主要是作为一个参考值,为确定选择性保养地段提供依据[4]。工务系统对各种检测数据多采用分开存储和独立分析的办法,如图2所示。

4 存在的问题

目前无碴轨道结构形式在国内高速铁路已得到广泛应用,这与它的耐久性和稳定性密不可分。无碴轨道采用的是整体式轨下基础,被称为“省维修”轨道,但是“省维修”不能不维修。随着重载铁路的发展,其轴重的增大加剧了轨道路基结构的沉降变形,线路的几何结构也会相应变化,轨道也会产生损坏,这就要求线路设备更高的安全性。此外,高速铁路作为我国的新生事物,行车速度高、密度大,对于工务部门的维修管理要求很高,其中主要是轨道线路的检测难度及工作量大幅度增加。而目前工务部门的检测手段主要是人工检测,效率不高,已经无法适应并满足轨道交通快速发展的需要,建立新的高速铁路维修管理体制迫在眉梢。

5 解决问题的思路

在日常维护过程中,工务管理部门需要在把握客观事实的基础上,借助现代化的科学技术手段来进行养护维修。特别是轨道几何状态检测方面,单纯依靠人工手段已经不能满足时代的需要,应该引进先进的的检测技术,把常规检查中无法人为发现的病害检测出来,实现工务管理由经验化转向信息化、由人工静态型向仪器动态型转变。只有建立了科学完备的工务维修管理体制,才能养护好轨道线路,确保轨道交通安全高效的运营。可以说,引进新的技术,已经成为目前工务部门亟待解决的问题。

5.1 图像处理技术

轨道的不平顺问题可以利用图象处理技术检测,同时可以使用该技术检测轨道部件状态,如鱼尾板折损、扣件脱落、螺栓松动、钢轨磨损、道床路基坍落、水侵等异常状况都可以全面监测。

5.2 激光光电检测技术

激光光电技术主要应用于测量轨道几何形位变化及限界检测中(如大桥、长隧道的宽度有无变化)。其主要原理是:激光器发出的激光经被测物体反射后,由线性扫描接收器根据光点位置变化确定被测物体的外形情况。

5.3 计算机技术

轨道检测技术的进步要大大得益于计算机技术的发展。先进的计算机技术不仅增加了检测项目,而且在实现同步检测的基础上提高了工作效率、检测精度和可靠性。它主要作用于两个方面:一是与传感器、模拟处理系统构成统一的模拟数字混合处理检测系统,完成轨道的检测;二是对测量结果进行统计分析及评价,为科学管理和维修决策提供科学依据[5]。

5.4 超声波探伤技术

超声波在异质界面上可以产生反射、折射和波形转换,可以检测出各种取向的缺陷。超声波探伤原理就是利用声波在不同介质中的传播特性进行工作。超声探伤系统发射出2.25HZ的高频声波,声波在钢轨中传播并在空气界面或裂纹处发生反射,并通过接受反射声波来判断钢轨中是否存在缺陷,以及缺陷的大小、形状和位置等特征。

6 结束语

轨道静态检测是线路检测的主要方式之一,通过轨道检测可以了解线路的变化,及时发现问题,有利于科学合理地安排线路的养护和维修,确保线路处于良好的质量状态,保证铁路运输的安全。随着计算机、传感器、通信、自动控制、高精度测微等技术的进步,静态检测技术也相应的有了突破性进展。各种检测工具都朝着方便快捷、操作简单、精度高以及数字化和信息化的方向发展。我国的工务部门应重视检测技术的进步,使检测人员和工务管理部门人员从繁重的劳动中解放出来,使得轨道的检测更加准确,科学。

静态数据处理 篇2

实验一 静态查找表中的查找

一、实验目的：

1、理解静态查找表的概念

2、掌握顺序查找和折半查找算法及其实现方法

3、理解顺序查找和折半查找的特点，学会分析算法的性能

二、实验内容：

1、按关键字从小到大顺序输入一组记录构造查找表，并且输出该查找表；

2、给定一个关键字值，对所构造的查找表分别进行顺序查找和折半查找，输出查找的结果以及查找过程中“比较”操作的执行次数。

三、实验要求：

1、查找表的长度、查找表中的记录和待查找的关键字值要从终端输入；

2、具体的输入和输出格式不限；

3、算法要具有较好的健壮性，对错误操作要做适当处理；

4、输出信息中要标明所采用的查找方法类型。

实验二 基于二叉排序树的查找

一、实验目的：

1、理解动态查找表和二叉排序树的概念

2、掌握二叉排序树的构造算法及其实现方法

3、掌握二叉排序树的查找算法及其实现方法

二、实验内容：

1、输入一组记录构造一颗二叉排序树，并且输出这棵二叉排序树的中序序列；

2、给定一个关键字值，对所构造的二叉排序树进行查找，并输出查找的结果。

三、实验要求：

1、二叉排序树中的记录和待查找的关键字值要从终端输入；

2、输入的记录格式为(整数，序号)，例如(3, 2)表示关键字值为3，输入序号为2的记录；

3、算法要具有较好的健壮性，对错误操作要做适当处理。

四、程序实现：

(1)实现顺序查找表和折半查找表：

#include #define MAX_LENGTH 100 typedef struct {

int key[MAX_LENGTH];

int length;}stable;

int seqserch(stable ST,int key,int &count){

int i;

for(i=ST.length;i>0;i--)

{

count++;

if(ST.key[i]==key)

return i;

}

return 0;}

int binserch(stable ST,int key,int &count){

int low=1,high=ST.length,mid;

while(low<=high)

{

count++;

mid=(low+high)/2;

if(ST.key[mid]==key)

return mid;

else if(key

high=mid-1;

else

low=mid+1;

}

return 0;}

main(){

stable ST1;

int

a,b,k,x,count1=0,count2=0,temp=0;

ST1.length=0;

printf(“请按从小到大的顺序输入查找表数据：(-1代表结束！)n”);

for(a=0;a

{

scanf(“%d”,&temp);

if(temp!=-1)

{

ST1.key[a]=temp;

ST1.length++;

}

else

break;

}

printf(“输入数据为：n”);

for(b=0;b

{

printf(“%d ”,ST1.key[b]);

}

printf(“n请输入要查找的数据：”);

scanf(“%d”,&k);

a=seqserch(ST1,k,count1)+1;

printf(“n顺序查找： 该数据的位置在第：%d个n”,a);

printf(“查找次数为：%dnn”,count1-1);

a=binserch(ST1,k,count2)+1;

printf(“折半查找： 该数据的位置在第：%d个n”,a);

printf(“查找次数为：%dn”,count2-1);}（2）二叉排序树的查找：

#include #include

typedef struct node {

int data;

int key;

struct node *left,*right;}bitnode,*bittree;

void serchbst(bittree T,bittree *F,bittree *C,int data){

while(T!=NULL)

{

if(T->data==data)

{

*C=T;

break;

}

else if(datadata)

{

*F=T;

T=T->left;

}

else

{

*F=T;

T=T->right;

}

}

return 0;}

int insertbst(bittree *T,int key,int data){

bittree F=NULL,C=NULL,s;

serchbst(*T,&F,&C,data);

if(C!=NULL)return 0;

s=(bittree)malloc(sizeof(bitnode));

s->data=data;

s->key=key;

s->left=s->right=NULL;

if(F==NULL)*T=s;

else if(datadata)

F->left=s;

else

F->right=s;

return 1;}

void creatbst(bittree *T){

int key,data;*T=NULL;

printf(“请输入数据以构造二叉排序树：(数据格式为:m n(-1000,-1000)代表结束)n”);

scanf(“%d%d”,&key,&data);

while(key!=-1000 || data!=-1000)

{

insertbst(T,key,data);

scanf(“%d%d”,&key,&data);

} }

void midTraverse(bittree T){

if(T!=NULL)

{

midTraverse(T->left);

printf(“(%d,%d)”,T->key,T->data);

midTraverse(T->right);

} }

main(){

bittree

T=NULL,C=NULL,F=NULL;

int key,data,temp;

creatbst(&T);

printf(“此二叉树的中序序列为：”);

midTraverse(T);

printf(“n请输入要查找的关键字：”);

scanf(“%d”,&data);

serchbst(T,&F,&C,data);

printf(“此关键字的数据为：%dn”,C->key);}

五、实现结果：

(1)顺序查找和折半查找：

(2)二叉树排序树查找：

六、实验之心得体会：

（1）在这次实验中，我基本上掌握了顺序查找、折半查找和二叉排序树查找的基本思想和实现方法，让我体会到了写程序时，不仅要考虑是否能够调试出结果，还要考虑程序实现的效率，这是一个编程人员必须要具备的一项总要的素质。

（2）通过这次实验，让我体会到同样的数据在不同的查询方法下有着不同的查询效率，就拿实验一来说，用顺序查找法在12个数据中查找一个关键字需要的查找的次数为8次，但是，如果折半查找法却只要两次，由此可以看出，我们在查找时不仅要考虑查找的实现，还要考虑查找的效率和查找所用的时间。

静态数据处理 篇3

【关键词】 面板数据模型；内贸集装箱；集装箱吞吐量；社会消费品零售总额

0 引 言

自1996年我国开通第一条内贸集装箱航线以来，内贸集装箱运输市场得到了飞速发展。我国规模以上港口的内贸集装箱吞吐量由1999年的71万TEU发展到了2015年的万TEU。经过多年发展，环渤海湾、长江三角洲、珠江三角洲等地区港口群已基本形成系统的内贸集装箱运输网络。

随着货源的不断开发，内贸适箱货种越来越多，逐步形成以建筑材料、钢材、煤炭、粮食、纸浆、化工品等货种为基础货源，以汽车、日用品、家用电器、食品、饮料、白糖、橡胶等货种为辅助货源的货源结构。

近年来，一些学者和机构对我国内贸集装箱市场进行了一些研究。洪春晓[1]分析了我国主要内贸集装箱港口的地域分布，指出因地区资源分布不均和工业结构的不同，我国内贸集装箱运输具有不均衡性和季节性的特点。在中国（上海）自贸区供应链研究院的《沿海、内河集装箱运输市场及业务发展研究报告》[2]中，除了分析内贸集装箱市场发展形势及特点，还分析了各行业对内贸集装箱运输市场的影响，工业、建筑、交通运输、仓储、邮电通信、批发零售贸易及餐饮等行业均保持良好增长态势，并为内贸集装箱运输提供充足的货源，拉动了内贸集装箱运输市场的发展。梅叶[3]分析了内贸集装箱运输市场发展中存在的问题，并对积极健康发展内贸集装箱运输市场提出一系列建议。这些研究大多只探讨了内贸集装箱运输市场的影响因素，未对内贸集装箱吞吐量的影响因素进行量化。

本文选取社会消费品零售总额、多个行业增加值作为解释变量，以15个主要港口内贸集装箱吞吐量作为被解释变量，建立静态面板模型，量化各变量之间的关系，最终得出结论。

1 静态面板模型的构建

1.1 理论模型

静态面板数据既有横截面的维度（n位个体），又有时间维度（T个时期）。假设不存在个体效应，所有个体都拥有完全一样的回归方程，可得到混合回归模型为

yit= + xit + zi + it（1）

式中：yit是个体i （i=1，2，…，n）在时间维度t （t=1，2，…，T）时期的观测值； 为不可观测的随机变量，代表个体异质性的截距项； xit不包括常数项，可随个体及时间变化； 为解释变量的系数向量； zi为不随时间而变的个体特征（即zit=zi， t）； it为随个体与时间而改变的扰动项。

式（1）中 替代为个体异质性的截距项ui，进行修正，得到模型为

yit= xit + zi + ui + it（2）

如果ui与某个解释变量相关，则式（2）进一步称之为“固定效应模型”； 如果ui与所有解释变量（xit，zi）均不相关，则式（2）进一步称之为“随机效应模型”。

1.2 模型设定

根据静态面板理论模型的设定，本文设定的基本计量模型为

ln Tit= 0 + 1 ln Lit + 2 ln Git + 3 ln Jit +

4 ln Cit + 5 ln Zit + it（3）

式中： i代表港口； t代表年份； Tit代表港口i第t年的内贸集装箱吞吐量； Lit代表港口i所在省份第t年的社会消费品零售总额； Git代表港口i所在省份第t年的工业增加值； Jit代表港口i所在省份第t年的建筑业增加值； Cit代表港口i所在省份第t年的交通运输、仓储业的增加值； Zit代表港口i所在省份第t年的住宿和餐饮业的增加值。

2 实例分析

2.1 数据来源

本文采用的社会消费品零售总额数据和各行业的增加值数据来自2007―2015年的《中国统计年鉴》，主要港口内贸集装箱吞吐量数据来自2007―2015年的《中国港口年鉴》。各省份的社会消费品零售总额按商品零售价格指数进行了缩减，各行业增加值按各行业增加值指数进行了缩减，因此这些数据的变动已不受价格变动的影响。

2.2 计量结果分析

本文选取我国锦州港、大连港、营口港、丹东港、天津港、烟台港、日照港、青岛港、连云港、镇江港、南京港、上海港、宁波港、泉州港、广州港等15个主要港口9年的相关数据为研究对象。

为便于比较，针对已设定的模型及获得的数据，使用了不同的估计方法对模型进行估计，并得到我国15个主要港口内贸集装箱吞吐量影响因素分析结果（见表1）。

从计量检验的角度看：（1）在基本面板数据模型估计法中，只有固定效应模型的系数估计值都通过了显著性水平的检验，且调整的R2值为0.654，值最大；而混合回归模型和随机效应模型中的系数估计值只有部分通过检验。（2） Hausman test检验进一步显示， 2=52.39，在1%的显著性水平下拒绝固定效应模型与随机效应模型估计无差异的假设，因此固定效应模型的估计方法相对更优。

表1中固定效应模型的估计结果显示，社会消费品零售总额，工业、建筑业等行业的增加值均影响我国港口的内贸集装箱吞吐量。具体分析如下：

（1）社会消费品零售总额的系数估计值为3.499，在5%的显著性水平下通过检验，且系数值最大。社会消费品对内贸集装箱吞吐量影响最大，主要原因在于一般消费品（如生活必需品、日用电器、建筑材料、家具等）是内贸集装箱的主要货物。

（2）工业增加值的系数估计值为2.744。这说明工业的增长，使得钢铁、化工品、纺织品等工业产品在一定程度上保证了内贸集装箱充足的货源，有利于内贸集装箱运输市场的发展。住宿和餐饮业增加值的系数估计值为2.113，通过5%的显著性水平检验。除了食品、饮料、白糖等内贸集装箱货源外，随着冷藏集装箱等设备的使用及新技术的运用，餐饮业对内贸集装箱吞吐量的影响也越来越大。

（3）建筑业增加值系数估计值为负，呈负相关关系。这与建筑材料集装箱运输的地域不平衡性及季节性等特点有很大关系，南方的基础货种是建材类货物，主要发往东北、华北地区，每年冬季由于建筑工地开工不足，建材类货物出运量大幅减少，致使北上与南下货量极不平衡。交通运输、仓储业的系数估计值为 1.643，在5%的显著性水平下通过检验，对港口内贸集装箱吞吐量存在负效应，在一定程度上反映了公路运输、铁路运输对水路集装箱运输存在替代威胁。由于“门到门”的物流趋势，以及公路、铁路等运输方式的融合，多式联运将成为未来运输的主要发展趋势。

3 结 语

2014年，我国固定资产投资（不包括农业）总额为51.2万亿元，比上年增长19.6%；生活消费品销售额达到23.8万亿元，比上年增长14.8%。大量的固定资产投资极大地刺激了能源、钢铁、建筑材料市场，由于散装货物是大宗原材料的主要货物类型，这类适箱货物需求量的增加大大促进了内贸集装箱运输的发展。

2007―2015年我国15个港口内贸集装箱吞吐量影响因素分析结果显示：社会消费品零售总额、工业、餐饮业对港口内贸集装箱吞吐量存在正相关关系，建筑业和交通运输、仓储业则对港口内贸集装箱吞吐量存在负效应。建立固定效应模型是合适的。

然而，内贸集装箱运输市场的发展前景也存在挑战。2016年是“十三五”规划的开局之年，是进入经济发展方式改变和经济结构调整的关键时期。现阶段，各行各业或多或少都会受到经济结构转型带来的冲击，我国经济会在短期内处于经济下行状态，尤其是产能过剩的钢铁、建筑材料市场，在进行供给侧改革过程中会对内贸集装箱运输市场产生冲击；因此，内贸箱集装运输须根据自身行业特点，以应对供给侧结构性改革带来的冲击。

参考文献：

[1] 洪春晓.我国港口内贸集装箱运输发展面临的挑战和机遇[J].集装箱化，2012（10）：11-14.

[2] 中国（上海）自贸区供应链研究院.沿海、内河集装箱运输市场及业务发展研究报告[R].上海：上海海事大学，2016.

[3] 梅叶.新常态下我国内贸集装箱运输发展策略[J].集装箱化，2015（5）：4-8

静态网页中的数据表格操作 篇4

随着网络带宽的增加,运用B/S模式来构建数据库系统已成为数据库建设中的一种重要方式,用户在体验跨空间、跨平台所带来方便的同时,感觉最大的问题就是在浏览器端不能像Windwos应用程序一样操作数据表格,尤其是在指定对表格中的某一列数据按升序或降序排列表格时操作不便。例如,班主任老师在网页中浏览某一班级学生的所有成绩时,需要按某一门功课的成绩对所有学生进行排序;临时删除某一批学生的成绩记录时,最好能实时显示剩余学生的最高分、最低分以及平均分。根据以往经验,此类操作一般要通过后台服务器重新对数据进行排序、筛选后再发送到客户端。结合作者在编写某学校的教务管理系统中遇到的此类问题,利用JavaScript编程技术来操作静态网页中的数据表格。

2 基本原理

JavaScript是一种基于对象(Object)和事件驱动(Event Driven)并具有安全性能的脚本语言,可以开发交互式Web网页。JavaScript的出现使得网页和用户之间实现了一种实时性的、动态的、交互性的关系,使网页包含更多活跃的元素和更加精彩的内容。DOM(Document Object Model)是JavaScript中的一个重要的对象,是以层次结构组织的节点或信息片断的集合,图1是DOM中Table对象的层次结构。

Cell对象也就是单元格对象,在实现对某一列数据排序时,首先要取出表格所有行(Row)中同一位置的单元格数据进行排序,但排序后仍要以表格的形式对数据进行重新显示。为实现这一目标,可构造一个数组,数组中的每个元素包含两个对象,第一个对象是需要排序的数据,第二个对象是包含排序数据的行对象。排序时,仅需对数组中每个元素的第一个对象进行大小、先后比较,如需交换,则是以数组中的元素(含两个对象)为单位进行变化。排序后,显示数据时就可仅显示数组中的每个元素的第二个对象。

采用的快速排序算法,是对冒泡排序算法的一种改进,其基本思想是:通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以此达到整个数据变成有序序列。

3 设计实现

3.1 静态页面设计

为了简单起见,首先在Macromedia Dreamweaver 8新建一个htm页面,在该页面中放置3个表格,具体数据设置如图2,指定中间表格和下面表格的ID分别为“table1”、“ft1”。

3.2 按列排序

这里设计了可以按前4列进行排序。单击“↑”实现数据表的数据按此列以升序的方式进行排序,单击“↓”实现数据表的数据按此列以降序的方式进行排序,如图3所示。

用户在单击“↑”或“↓”时,会触发一个onclick事件,该事件执行sortTable(obj,rev)函数,其代码如下:

其中快速排序算法代码如下:

3.3 删除操作

单击数据表某一行的“隐藏”超链接时,也会触发一个onclick事件,该事件执行delrow(tbid)函数,其代码如下:

3.4 实时统计

删除数据时,触发的事件会执行modifyfoot(tbid)函数,导致数据的统计发生变化,图4是删除两位学生成绩记录后的显示结果。

其实现代码如下：

3.4.1 最大值的函数

3.4.2 最小值函数

3.4.3 平均值函数

为实现初始化页面时能自动统计,则可以在源代码的

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