[过滤器filter]

过滤器

Filter是servlet中的特殊类,用于拦截servlet请求并处理

定义一个过滤器的步骤

1.定义一个java类,实现Filter接口

2.重写其中的抽象方法

3.在web.xml配置文件中,配置过滤器拦截请求

例如:exampleFilter.java 

public class exampleFilter implements Filter{
    @Override
	public void init(FilterConfig filterConfig) throws ServletException { } 

    @Override
    public void doFilter
            (ServletRequest request, ServletResponse response, FilterChain chain)  
                    throws IOException,ServletException{
        //使用子接口
        HttpServletRequest req = (HttpServletRequest) request;
        HttpServletResponse resp = (HttpServletResponse) response;
        
        response.setContentType("text/html;charset=utf-8");
        request.setCharacterEncoding("utf-8");
        PrintWriter out = response.getWriter();

        if(example!=true){
            //需要被拦截
            //进行拦截操作
        }else{
            chain.doFilter(req,resp);
            //使用了doFilter方法之后才会执行后续的servlet组件
        }        
    }
    
    @Override
    public void destroy(){
    }
}

含有初始化参数的 exampleFilter2.java

public class exampleFilter2{
    @Override
    public void init(FilterConfig filterConfig) throws ServletException{
        this.filterConfig = filterConfig;
    }
    
    @Override
    public void doFilter
            (ServletRequest request, ServletResponse response, FilterChain chain)
                throws IOException,ServletException{
     //获取参数
    filterConfig.getInitParameter("length");
    }

    @Override
    public void destroy(){
    }
}

web.xml配置文件

<filter>
    <filter-name>exampleFilter</filter-name>
    <filter-class>filter.exampleFilter</filter-class>
</filter>

<filter-mapping>
    <filter-name>exampleFilter</filter-name>
    <url-pattern>/example</url-pattern>
</filter-mapping>

【优化调度】基于改进遗传算法的公交车调度排班优化的研究与实现(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于改进遗传算法的公交车调度排班优化的研究与实现”展开,重点介绍了利用改进遗传算法解决公交车调度与排班这一复杂优化问题的方法。研究通过构建数学模型,综合考虑发车频率、线路负载、司机排班、运营成本等因素,采用Matlab进行仿真与代码实现,验证了改进遗传算法在提升调度效率、降低运营成本、优化资源配置方面的有效性。文中对比了多种遗传算法变体(如变异遗传算法、精英遗传算法等),并展示了其在实际公交系统优化中的应用潜力。; 适合人群:具备一定编程基础,熟悉Matlab工具,对智能优化算法(尤其是遗传算法)感兴趣,并从事交通调度、运筹优化、城市规划等相关领域的研究人员或工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决城市公交系统中存在的发车不均、资源浪费、司机疲劳等问题;②为公共交通管理部门提供科学的调度决策支持;③研究和比较不同改进遗传算法在复杂调度问题上的性能差异,推动智能优化算法在实际工程中的应用。; 阅读建议:此资源以Matlab代码实现为核心,读者应重点关注算法的设计思路、约束条件的处理以及仿真结果的分析。建议结合文中提供的代码进行实践操作,尝试调整参数或引入新的约束条件,以加深对算法原理和应用场景的理解。
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