Drawflow中实现连接线重叠检测与自动避让的技术方案
2025-06-08 19:21:06作者:何将鹤
背景介绍
在可视化流程设计工具Drawflow中,当多个节点之间的连接线相互交叉时,传统的直线连接方式会导致视觉混乱,难以区分数据流向。本文介绍一种在Drawflow中实现连接线智能避让的技术方案,通过自动检测交叉点并添加"凸起"标记来提升流程图的可读性。
核心实现思路
1. 连接线数据存储结构
首先需要建立连接线的数据结构存储机制,为每条连接线记录以下信息:
- 连接线的起点和终点坐标(排除边缘曲线部分)
- 连接线的方向(水平或垂直)
- 完整的SVG路径数据
采用键值对形式存储,键名为"输入节点ID_输出节点ID"的格式,便于快速检索。
2. 交叉点检测算法
通过几何计算检测两条线段是否相交:
- 提取每条连接线的直线段部分
- 计算线段方程参数
- 求解联立方程判断是否相交
- 记录相交点的坐标位置
3. 避让标记生成
当检测到交叉点时,动态生成SVG路径元素:
- 对于垂直交叉线:创建半圆形凸起标记
- 对于水平交叉线:创建横向半圆形标记
- 同时生成白色遮挡线,确保原连接线在交叉点处被正确遮盖
function createPathElement(line1, x, y, intersectionKey) {
const pathElement = document.createElementNS("http://www.w3.org/2000/svg", "path");
const d = line1.direction === 'v'
? `M ${x} ${y + 10} A 10 10 0 0 1 ${x} ${y - 10}Z`
: `M ${x + 10} ${y} A 10 10 0 0 1 ${x - 10} ${y}Z`;
pathElement.setAttribute("d", d);
pathElement.classList.add("main-path");
pathElement.setAttribute("id", intersectionKey);
return pathElement;
}
4. 动态更新机制
为确保流程图编辑时的实时性,需要在以下事件触发时重新计算所有连接线:
- 节点移动后
- 新增连接线时
- 删除连接线时
- 删除节点时
通过监听这些事件,保持避让标记与当前流程图状态同步。
导入流程图时的特殊处理
当导入已有流程图时,需要特殊处理以正确显示避让标记:
- 获取所有已存在的连接线元素
- 解析连接线关联的节点ID
- 重新执行交叉检测和标记生成逻辑
可通过查询DOM中特定类名的元素来获取现有连接线信息,确保导入的流程图也能正确显示避让标记。
技术难点与解决方案
-
性能优化:全量计算所有连接线交叉点在大型流程图中可能造成性能问题。解决方案是采用增量式计算,只重新计算受影响的连接线。
-
视觉一致性:确保避让标记与原有连接线样式保持一致,包括颜色、粗细等属性。通过继承CSS类实现统一风格。
-
动态交互:在节点移动过程中实时更新避让标记位置,需要高效的坐标变换计算。
应用效果
实现该方案后,Drawflow流程图呈现以下改进:
- 交叉连接线清晰可辨
- 数据流向一目了然
- 保持整体视觉整洁
- 支持动态编辑时的实时更新
这种智能避让机制显著提升了复杂流程图的可用性和可读性,特别适用于包含大量交叉连接线的场景。
扩展思考
该方案可进一步扩展为:
- 支持不同样式的避让标记(如箭头、缺口等)
- 实现多级避让(多个交叉点的分层处理)
- 添加交互式提示(悬停显示连接详情)
通过持续优化,可以构建更加强大和易用的可视化流程设计工具。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。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Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
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
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
192
211
暂无简介
Dart
632
143
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
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
1.03 K
481
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
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
649
271
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
297
111
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
857
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
212