servletConfig与servletContext

本文详细介绍了ServletConfig和ServletContext的概念、作用以及如何在Servlet中使用它们进行配置参数的获取。通过实例展示了如何配置参数并访问这些配置,旨在帮助开发者更高效地管理Servlet的配置。
 

servletConfig

servletconfig对象代表的servlet的配置对象,一般我们会将一些可能会产生变化的字符串配置在配置文件中,通过servletconfig去读取,每个servlet都有一个自己的congfig对象,servlet之间是不能共享config对象

 

参数可以配置很多个,但参数名不能相同

配置,在配置servlet的时候,需要配置两个元素

<servlet>

       <servlet-name>

       <servlet-class>

       <init-param>

                            <param-name>aaa</param-name>

                            <param-value>bbb</param-value>

       </init-param>

<servlet-mapping>

                            <servlet-name>

                            <url-pattern>

在servlet中使用ServletConfig

第一步,先获得servletcongfig对象

                     ServletConfig config = getServletConfig();

第二步,抓取配置参数

                     String value = config.getInitParameter("param-name");

 

servletContext

 

servletContext对象代表的是整个应用(项目),只有一份,任何servlet都能访问该对象,并且任何servlet访问到的context都是同一个

congfig用于给某个servlet配置一些常量,但是有些数据是很多servlet都需要的。那如果为每个servlet都配置一份,那么将来需要改动的时候就要为每个servlet的配置进行修改了。所以现在有了这个context之后,只需要配置一份,大家都共享,修改也只需要一份就好了

 

使用context

第一步,获得context对象

                     servletContext application= getServletContext();

第二步,抓取context的配置参数

              String value = application.getInitParameter("param-name");

 

 

配置context参数

<context-param>

              <param-name>...</param-name>

              <param-value>...</param-value>

</context-param>

 

使用servletContext保存对象,也就设置属性

设置在servletContext对象中的属性,任何servlet都是可以访问的。也就是说设置在servletContext的就是全局的。

 

设置属性

              application.setAttribute("属性名",属性值);

获得属性

              Object obj = application.getAttribute("属性名");

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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