struts2标签说明

一、iterator.

这个标签主要的的作用就是跌代出集合。

value属性表示需要跌代显示出来的值。

status属性,又来保存跌代时的一些状态值。

注:1.如果需要引用valueStack中的值,需要使用这样的形式。

<s:iterator value="#userList" /> //userList在action部分被保存在Request中,所以使用#加属性名

来引用值。

2.如果集合的值是通过action的方法,假设我们的action中有一个set/getListMenu方法,返回一个List

集合。我们可以使用如下的形式来引用这个集合,并用s:iterator来输出。

<s:iterator value="listMenu" />

3.iterator的value使用定义好的方式,如:

<s:iterator value="{1,2,3,4}" /> //这样跌代输出的值就是1.2.3.4这四个值。


二、iterator中输出具体值,如果,在上面我们的list中的对象,有两个属性,都是String类型,一个

是name,一个是url。

我们可以这样来引用。

1. <s:property value="name" /> //这样我们将可以输出跌代对象的name属性值。

2. 如果我们希望使用<s:url />来将跳转过后的url进行处理,该如何来做?

<s:url value="%{url}"/> //%{}ognl的表达式,这样的值能够将url的值进行<s:url/>的处理
实际上就是转为绝对路径。这样,我们就可以对付一些因跳转换产生的路径问题。

原因:因为<s:iteratotr />以后,当前的对象应该就在ValueStack顶部了,这样当然的url实际上

就是对象的url 属性了





三、使用ognl输出对应的值。

<s:textfield name="loginName" value="%{#request.loginNames}"/>

使用此表达式,会生成一个文本框,并且,如果request.attribute中有loginNames属性,将会做为些文

本框的默认值。

如果只使用#request.loginNames在struts2的标签内部,是不会显示任何值的,注意外面加上的%{}附号

,才会被正常的使用。如果希望如EL语言一样直接输出文件,如在一个<a></a>之间的innerHTML文本为#request.loginNames的值,我们只要使用:<s:property value="#request.loginNames" />使可以正常使用!

注:

1.${}是EL语言的 %{}这样的形式是ognl表过式语言的,在struts2的标签内部,使用%{}这样的形式,在

标签外部可以使用${}EL语言的方式。如果在struts2的标签内部使用${}这样的方式,会出现以下的错误

提示:

According to TLD or attribute directive in tag file, attribute value does not accept any

expressions



2.很多时候,我们使用struts2的一些标签,属性是需要接受集合的,如果集合是保存在

request,session,或者是值栈(非根对象的栈顶),可以使用#变量名的方式,如果获取的值是在Action

中通过特定的方法来获取,就需要使用如 value="userList"这样的方式,只是去掉了前面的#
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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