Spring MVC 中重定向 及 重定向源码跟踪

最新推荐文章于 2025-03-04 15:42:17 发布
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分类专栏： JavaWeb SpringMVC框架的使用与源码探索 文章标签： spring mvc spring mvc 源码 重定向
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在index.jsp加上一个超链接跳转到这个testRedirect就行。后台会正常的打印数据，前台重定向到根目录下的index.jsp。

看源码
一步一步打断点。先把return断掉。

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前天请求，后台就会进入debug模式，向上找，找到doDispatch

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你就会发现是在这里返回的mv，这个mv就是ModelAndView类型。底下有处理这个mv的processDispatchResult，点进去。

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会找到渲染的方法render，点进去

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可以看到是在这里通过viewName给view赋值，具体赋值点进去

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找到第一个抽象方法AbstractCachingViewResolver

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你会发现其实是在这里creatView的，继续

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继续找到UrlBasedViewResolver

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到这里就功德圆满了，可以看到根据前面的redirect来重定向。

【LeetCode】树的DFS（前序、中序、后序）精选10题
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菜鸟心得.... 不对请指出......./*BFS，广度优先搜索树，用最简单的2叉树来举例， 树的结构如下：　　　　 A　 　 B C 　D E F GH I J K L M N O广度优先搜索树， 顺序应该是ABCDEFGHIJKLMNO; 意思是，先搜索完 ...
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张彦峰的博客
10-27 4万+
树相关知识及编程练习总结：背景知识+树的应用举例（Spring中的应用举例+其他框架中的应用举例+实际开发中的应用举例）+相关编程练习（二叉树遍历：包括前序遍历、中序遍历、后序遍历、层序遍历等+二叉树的最大深度+二叉树的最小深度+对称二叉树+二叉树的最近公共祖先+二叉树的直径+二叉树的路径和+二叉搜索树中的插入操作+二叉搜索树中的删除操作+二叉搜索树中的搜索操作+二叉树的层平均值+二叉树的镜像+二叉树的序列化与反序列化+二叉树的右视图+二叉树的最大宽度+前序遍历和中序遍历构造二叉树+平衡二叉树）
Java 第十一届 蓝桥杯 省模拟赛 小明植树（DFS）
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树-DFS算法 题目整理
m0_65314003的博客
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深度优先搜索(DFS, Depth First Search)是一个针对图和树的遍历算法。早在19世纪就被用于解决迷宫问题。对于下面的树而言，DFS方法首先从根节点1开始，其搜索节点顺序是1,2,3,4,5,6,7,8（假定左分枝和右分枝中优先选择左分枝）。 DFS的实现方式相比于BFS应该说大同小异，只是把queue换成了stack而已，stack具有后进先出LIFO(Last Input
树dfs
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### 树的深度优先搜索算法实现 树作为一种特殊的图结构，在深度优先搜索（DFS）中具有广泛的应用。对于树而言，深度优先搜索可以通过递归或者栈的方式实现。 #### 递归方式实现 DFS 递归是最常见的实现方法之一，其核心思想是从根节点出发，依次访问每一个子节点并深入下去，直到到达叶子节点后再回溯到父节点继续探索其他分支。 以下是基于 Python 的递归实现： ```python def dfs_recursive(node, visited): if node is None: return # 访问当前节点 visited.add(node) print(f"Visiting {node}") # 假设打印表示访问操作 # 遍历相邻节点 for neighbor in get_neighbors(node): if neighbor not in visited: dfs_recursive(neighbor, visited) # 辅助函数获取邻居节点 (假设为二叉树左/右孩子) def get_neighbors(node): neighbors = [] if hasattr(node, 'left') and node.left: neighbors.append(node.left) if hasattr(node, 'right') and node.right: neighbors.append(node.right) return neighbors ``` 上述代码展示了如何通过递归访问一棵树的所有节点[^1]。 #### 使用栈迭代实现 DFS 除了递归外，还可以使用显式的栈数据结构来模拟递归过程。这种方式尤其适用于处理深嵌套的情况以避免堆栈溢出问题。 下面是一个非递归版本的例子： ```python def dfs_iterative(root): stack = [root] visited = set() while stack: node = stack.pop() if node is None or node in visited: continue visited.add(node) print(f"Visiting {node}") # 将邻接点压入栈中 for neighbor in reversed(get_neighbors(node)): if neighbor not in visited: stack.append(neighbor) ``` 此方法同样能够完成对整个树形结构的有效遍历[^2]。 --- ### 应用领域分析 深度优先搜索不仅限于理论研究，在多个实际场景下也发挥着重要作用: 1. **路径查找**: 当需要找出两个特定顶点之间是否存在连接关系时，可以采用 DFS 来验证可达性。 2. **连通分量计算**: 对于无向图来说，利用多次调用 DFS 可识别所有独立部分即强连通分量。 3. **拓扑排序**: 如果目标是有向无环图(DAG)，那么借助后序排列配合逆序输出即可获得合法序列安排方案。 4. **游戏AI决策制定**: 如国际象棋程序可能运用剪枝优化后的 DFS 探索状态空间从而做出最佳移动选择[^3]. 综上所述，无论是基础的数据结构学习还是复杂系统的开发设计阶段，掌握好 DFS 技巧都是非常有益处的一项技能[^4]。 ---
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