JSONObject

本文详细介绍了如何在Java中使用JSON-lib.jar库,包括如何将Java对象转换为JSON字符串,如何将Java集合转换为JSON字符串,以及如何将JSON字符串转换回动态Java对象。重点在于提供实用的示例代码。


一、引入jar包

  使用JSONObject必须引用JSON-lib.jar,同时它还依赖于其他包

  •   common-lang.jar
  •   common-beanuitls.jar
  •   common-collections.jar
  •   common-logging.jar
  •   ezmorph.jar

二、JSONObject对象使用

  JSON-lib包是一个java对象、xml、JSON互相转换的包。

  1.将Java对象转换成 json字符串

Person p1=new Person();
p1.setName("刘大江");
p1.setAge(26);

String jsonStr=JSONObject.fromObject(p1).toString();

  2.将Java 集合转换成 json字符串

复制代码
        Person p1=new Person();p1.setName("A1");p1.setAge(26);
        Person p2=new Person();p2.setName("A2");p2.setAge(23);
        
        List personList=new ArrayList<Person>();
        personList.add(p1);
        personList.add(p2);
        
        Map personMap=new HashMap<String, Person>();
        personMap.put("p1", p1);
        personMap.put("p2", p2);
        
        //[{"age":26,"name":"A1"},{"age":23,"name":"A2"}]
        JSONArray.fromObject(personList).toString();
     JSONSerializer.toJSON(personList)
        
        //[{"p2":{"name":"A2","age":23},"p1":{"name":"A1","age":26}}]
        JSONArray.fromObject(personMap).toString();
     JSONSerializer.toJSON(personMap)
复制代码

  3.将json字符串转换成动态Java对象

  

复制代码
     String jsonStr="[{\"name\":\"A2\",\"age\":23},{\"name\":\"A1\",\"age\":26}]";
        JSONArray ja=JSONArray.fromObject(jsonStr);
        
        for(int i=0;i<ja.size();i++){
            JSONObject jo= ja.getJSONObject(i); //转换成JSONObject对象
            System.out.println(jo.get("name"));
            
            Person p=(Person)JSONObject.toBean(jo,Person.class);    //转换成JavaBean
            System.out.println(p.getName()); 
             
        }
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值