后端 分页组件实例

/*** 分页相关信息*/
public class Page {//当前页码private int current=1;//显示的上限private int limit=10;//数据总数//用于计算页数private int rows;//路径private String path;public int getCurrent() {return current;}public void setCurrent(int current) {if (current >= 1) {this.current = current;}}public int getLimit() {return limit;}public void setLimit(int limit) {if (limit >= 1 && limit<=100) {this.limit = limit;}}public int getRows() {return rows;}public void setRows(int rows) {if(rows>=0){this.rows = rows;}}public String getPath() {return path;}public void setPath(String path) {this.path = path;}/*** 获取起始行* @return*/public int getOffset(){return (current-1)*limit;}/*** 获取起始页码** @return*/public int getFrom() {int from = current - 2;return from < 1 ? 1 : from;}/*** 获取结束页码** @return*/public int getTo() {int to = current + 2;int total = getTotal();return to > total ? total : to;}/*** 获取总页数** @return*/public int getTotal() {// rows / limit [+1]if (rows % limit == 0) {return rows / limit;} else {return rows / limit + 1;}}
}
    @RequestMapping(path = "/index", method = RequestMethod.GET)public String getIndexPage(Model model, Page page,@RequestParam(name = "orderMode", defaultValue = "0") int orderMode) {// 方法调用前,SpringMVC会自动实例化Model和Page,并将Page注入Model.// 所以,在thymeleaf中可以直接访问Page对象中的数据.page.setRows(discussPostService.findDiscussPostRows(0));page.setPath("/index?orderMode=" + orderMode);List<DiscussPost> list = discussPostService.findDiscussPosts(0, page.getOffset(), page.getLimit(),orderMode);List<Map<String, Object>> discussPosts = new ArrayList<>();......model.addAttribute("discussPosts", discussPosts);model.addAttribute("orderMode", orderMode);return "/index";}

 

				<!-- 分页 --><nav class="mt-5" th:if="${page.rows>0}" th:fragment="pagination"><ul class="pagination justify-content-center"><li class="page-item"><a class="page-link" th:href="@{${page.path}(current=1)}">首页</a></li><li th:class="|page-item ${page.current==1?'disabled':''}|"><a class="page-link" th:href="@{${page.path}(current=${page.current-1})}">上一页</a></li><li th:class="|page-item ${i==page.current?'active':''}|" th:each="i:${#numbers.sequence(page.from,page.to)}"><a class="page-link" th:href="@{${page.path}(current=${i})}" th:text="${i}">1</a></li><li th:class="|page-item ${page.current==page.total?'disabled':''}|"><a class="page-link" th:href="@{${page.path}(current=${page.current+1})}">下一页</a></li><li class="page-item"><a class="page-link" th:href="@{${page.path}(current=${page.total})}">末页</a></li></ul></nav>

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/445241.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

大数据学习(07)--MapReduce

文章目录目录1.MapReduce介绍1.1 什么是分布式并行编程&#xff1f;1.2 MapReduce模型介绍1.3 map和reduce函数2.MapReduce体系架构3.MapReduce工作流程3.1 概述3.2 MapReduce各个阶段介绍3.3 shuffle过程介绍3.3.1 shuffle过程简介3.3.2 map中的shuffle过程3.3.3 reduce中的sh…

Pytorch(4)-模型保存-载入-eval()

模型保存与提取1. 整个模型 保存-载入2. 仅模型参数 保存-载入3. GPU/CPU模型保存与导入4. net.eval()--固定模型随机项神经网络模型在线训练完之后需要保存下来&#xff0c;以便下次使用时可以直接导入已经训练好的模型。pytorch 提供两种方式保存模型:方式1&#xff1a;保存整…

大数据学习(08)--Hadoop中的数据仓库Hive

文章目录目录1.什么是数据仓库&#xff1f;1.1数据仓库概念1.2传统数据仓库面临的挑战1.3 Hive介绍1.4 Hive与传统数据库的对比1.5 Hive在企业中的部署与应用2.Hive系统架构3.Hive工作原理3.1 SQL转换为MapReduce作业的基本原理3.2 Hive中SQL查询转换MapReduce作业的过程4.Hive…

dubbo知识点总结 持续更新

Dubbo 支持哪些协议&#xff0c;每种协议的应用场景&#xff0c;优缺点&#xff1f;  dubbo&#xff1a; 单一长连接和 NIO 异步通讯&#xff0c;适合大并发小数据量的服务调用&#xff0c; 以及消费者远大于提供者。传输协议 TCP&#xff0c;异步&#xff0c;Hessian 序列化…

无限踩坑系列(6)-mySQL数据库链接错误

mySQL数据库链接错误错误1错误2长链接短连接应用场景需要一直访问mySQL数据库&#xff0c;遇到如下错误&#xff1a;错误1 释放已经释放的数据库链接conn.&#xff0c;或者&#xff0c;操作已经释放的数据库链接conn.或者失去链接后再操作数据库都可能会报这个错误 aise err.I…

初探函数式编程和面对对象式编程

文章目录目录1.函数式编程和面向对象编程概念1.1 函数式编程1.2 面向对象编程2.函数式编程和面向对象编程的优缺点2.1 函数式编程优点缺点2.2 面对对象编程优点缺点3.为什么在并行计算中函数式编程比较好3.1 什么是并行计算3.2 函数式编程兴起原因目录 1.函数式编程和面向对象…

搜索详解

搜索 一.dfs和bfs简介 深度优先遍历(dfs) 本质&#xff1a; 遍历每一个点。 遍历流程&#xff1a; 从起点开始&#xff0c;在其一条分支上一条路走到黑&#xff0c;走不通了就往回走&#xff0c;只要当前有分支就继续往下走&#xff0c;直到将所有的点遍历一遍。 剪枝&a…

特征工程总结

目录1 特征工程是什么&#xff1f; 2 数据预处理   2.1 无量纲化     2.1.1 标准化     2.1.2 区间缩放法     2.1.3 标准化与归一化的区别   2.2 对定量特征二值化   2.3 对定性特征哑编码   2.4 缺失值计算   2.5 数据变换 3 特征选择   3.1 Filter …

Jmeter测试并发https请求成功了

Jmeter2.4 如何测试多个并发https请求&#xff0c;终于成功了借此机会分享给大家 首先要安装jmeter2.4版本的&#xff0c;而且不建议大家使用badboy&#xff0c;因为这存在兼容性问题。对于安装&#xff0c;我就不讲了&#xff0c;我就说说如何测试https&#xff0c;想必大家都…

关系数据库——sql基础1定义

关系数据库标准语言SQL 基本概念 SQL语言是一个功能极强的关系数据库语言。同时也是一种介于关系代数与关系演算之间的结构化查询语言&#xff08;Structured Query Language&#xff09;&#xff0c;其功能包括数据定义、数据查询、数据操纵和数据控制。 SQL的特点&#xff…

大数据学习(09)--Hadoop2.0介绍

文章目录目录1.Hadoop的发展与优化1.1 Hadoop1.0 的不足与局限1.2 Hadoop2.0 的改进与提升2.HDFS2.0 的新特性2.1 HDFS HA2.2 HDFS Federation3. 新一代的资源管理器YARN3.1 MapReduce1.0 缺陷3.2 YARN的设计思路3.3 YARN 体系结构3.4 YARN工作流程3.5 YARN框架与MapReduce1.0框…

Java多线程常用方法

start()与run() start() 启动线程并执行相应的run()方法 run() 子线程要执行的代码放入run()方法 getName()和setName() getName() 获取此线程的名字 setName() 设置此线程的名字 isAlive() 是判断当前线程是否处于活动状态。活动状态就是已经启动尚未终止。 curren…

MachineLearning(2)-图像分类常用数据集

图像分类常用数据集1 CIFAR-102.MNIST3.STL_104.Imagenet5.L-Sun6.caltech-101在训练神经网络进行图像识别分类时&#xff0c;常会用到一些通用的数据集合。利用这些数据集合可以对比不同模型的性能差异。下文整理常用的图片数据集合&#xff08;持续更新中)。基本信息对比表格…

大数据学习(09)--spark学习

文章目录目录1.spark介绍1.1 spark介绍1.2 scale介绍1.3 spark和Hadoop比较2.spark生态系统3.spark运行框架3.1 基本概念3.2 架构的设计3.3 spark运行基本流程3.4 spark运行原理3.5 RDD运行原理3.5.1 设计背景3.5.2 RDD概念和特性3.5.3 RDD之间的依赖关系3.5.4 stage的划分3.5.…

机器学习中的聚类方法总结

聚类定义 定义 聚类就是对大量未知标注 的数据集&#xff0c;按数据 的内在相似性将数据集划分为多个类别&#xff0c;使 类别内的数据相似度较大而类别间的数据相 似度较小。是无监督的分类方式。 聚类思想 给定一个有N个对象的数据集&#xff0c;构造数据的k 个簇&#x…

关系数据库——关系数据语言

关系 域&#xff1a;一组具有相同数据类型的值的集合&#xff08;即取值范围&#xff09; 笛卡尔积&#xff1a;域上的一种集合运算。结果为一个集合&#xff0c;集合的每一个元素是一个元组&#xff0c;元组的每一个分量来自不同的域。 基数&#xff1a;一个域允许的不同取值…

机器学习问题总结(01)

文章目录1.请描述推荐系统中协同过滤算法CF的原理2.请描述决策树的原理、过程、终止条件&#xff0c;以及如何防止过拟合2.1决策树生成算法2.2 剪枝处理&#xff08;防止过拟合&#xff09;2.3 停止条件2.4 棵决策树的生成过程2.5 决策树的损失函数3.请描述K-means的原理&#…

Python实例讲解 -- 解析xml

Xml代码 <?xml version"1.0" encoding"utf-8"?> <info> <intro>信息</intro> <list id001> <head>auto_userone</head> <name>Jordy</name> <number&g…

python(22)--面向对象1-封装

python面向对象1面向过程/面向对象2面向对象核心概念-类3类的设计3.1类三要素-类名、属性、方法3.2面向对象基础语法3.2.1查看对象的常用方法3.2.2类定义3.2.3创建类对象3.2.4__init__()方法3.2.5 self参数3.2.6类内置方法和属性_del_()方法--销毁对象_str_()方法--定制化输出对…

机器学习问题总结(02)

文章目录1.stacking模型以及做模型融合的知识1.1 从提交结果中融合1.2 stacking1.3 blending2. 怎样去优化SVM算法模型的&#xff1f;2.1 SMO优化算法2.2 libsvm 和 Liblinear3.现有底层是tensorflow的keras框架&#xff0c;如果现在有一个tensorflow训练好的模型&#xff0c;k…