Project-Graph 导出功能排序逻辑优化:从连接顺序到角度判断
2025-07-08 05:44:09作者:裴麒琰
背景
在思维导图和数据可视化工具Project-Graph中,导出功能是一个重要特性。当前版本中,当用户选择导出纯文本内容时,系统会按照节点之间的连接顺序来遍历和导出子节点。然而,在实际使用过程中,频繁调整连接会导致边的连接顺序变得混乱,给用户带来不便。
问题分析
现有排序逻辑基于边的连接顺序,这种设计存在以下局限性:
- 连接顺序易受干扰:用户频繁调整连接后,边的存储顺序可能与实际视觉顺序不符
- 缺乏直观性:视觉上排列整齐的节点可能因为连接顺序问题导致导出结果不符合预期
- 维护成本高:用户需要不断重新连线来调整导出顺序
优化方案
角度判断排序算法
新的排序逻辑采用基于角度的判断方法,核心思想是根据子节点相对于父节点的位置角度来决定遍历顺序:
-
角度分区:将360度平面划分为四个象限
- 第一象限:0°-90°(右上方)
- 第二象限:90°-180°(左上方)
- 第三象限:180°-270°(左下方)
- 第四象限:270°-360°(右下方)
-
排序规则:
- 下方节点(三、四象限):采用从左到右逆时针遍历
- 右侧节点(一、四象限):采用从上到下顺时针遍历
- 上方节点(一、二象限):采用从左到右顺时针遍历
- 左侧节点(二、三象限):采用从上到下逆时针遍历
-
特殊情况处理:当节点角度落在不连续的两个象限时,保留原有的连接顺序排序
实现考量
在实际实现过程中,开发团队做了以下调整和优化:
- 视觉一致性优先:对于右侧或下侧的节点,最终采用了按节点位置排序而非严格角度排序,以更好地匹配曲线连接的视觉效果
- 性能优化:角度计算使用高效的数学函数,确保在大规模节点时仍能快速排序
- 边界处理:精确处理节点位于坐标轴上的特殊情况
技术实现
核心算法伪代码:
function sortChildrenNodes(parent, children) {
// 计算每个子节点相对于父节点的角度
const nodesWithAngles = children.map(child => {
const dx = child.x - parent.x;
const dy = child.y - parent.y;
const angle = Math.atan2(dy, dx) * 180 / Math.PI;
return {node: child, angle: angle < 0 ? angle + 360 : angle};
});
// 根据角度区域应用不同的排序规则
const primaryQuadrant = determinePrimaryQuadrant(nodesWithAngles);
switch(primaryQuadrant) {
case 'bottom':
return sortLeftToRightCCW(nodesWithAngles);
case 'right':
return sortTopToBottomCW(nodesWithAngles);
case 'top':
return sortLeftToRightCW(nodesWithAngles);
case 'left':
return sortTopToBottomCCW(nodesWithAngles);
default:
return originalConnectionOrder(nodesWithAngles);
}
}
用户体验提升
这一优化带来了显著的体验改进:
- 更直观的导出结果:导出的文本顺序与视觉排列更加一致
- 减少重复操作:用户无需为了导出顺序而频繁调整连接
- 自适应布局:自动适应不同的节点布局风格(垂直、水平或其他自定义布局)
总结
Project-Graph通过将导出排序逻辑从简单的连接顺序改为基于角度的智能判断,显著提升了工具的实用性和用户体验。这一改进展示了如何通过合理的算法设计来解决实际应用中的痛点问题,同时也为类似图形工具的排序问题提供了有价值的参考方案。
登录后查看全文
热门项目推荐
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-OCRDeepSeek-OCR是一款以大语言模型为核心的开源工具,从LLM视角出发,探索视觉文本压缩的极限。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Jinja00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
6
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
271
2.55 K
暂无简介
Dart
559
125
一个用于服务器应用开发的综合工具库。
- 零配置文件
- 环境变量和命令行参数配置
- 约定优于配置
- 深刻利用仓颉语言特性
- 只需要开发动态链接库,fboot负责加载、初始化并运行。
Cangjie
141
12
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
127
104
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
357
1.84 K
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.02 K
434
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.03 K
606
🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
731
70