struts2 跳转类型 result type=chain、dispatcher、redirect(redirect-action)

本文详细介绍了Struts2框架中的各种结果类型,包括dispatcher、redirect、redirect-action、chain及plaintext等,阐述了它们的工作原理及适用场景。
[b]dispatcher 为默认跳转类型,用于返回一个视图资源(如:jsp) [/b]
<result name="success">/main.jsp</result> 
<result name="success">/main.jsp</result>

以上写法使用了两个默认,其完整的写法为:
<result name="success" type="dispatcher"> 
<param name="location">/maini.jsp</param>
</result>

用于页面转发,页面跳转过程一直是同一个线程,Action中的数据一直保存在。
location只能是页面,不能是另一个action(可用type="chain"解决)。

[b]redirect 类型用于重定向到一个页面,另一个action或一个网址。[/b]
<result name="success" type="redirect">aaa.jsp</result> 
<result name="success" type="redirect">bbb.action</result>
<result name="success" type="redirect">www.baidu.com</result>

缺点:redirect把一个http返回码(SUCCESS)以及返回的页面位置一起重新发给web服务器,容纳后由web服务器产生一个新的HTTP请求,就会产生一个新的线程,保存在原来Action执行的线程中的数据就无法访问。
所以,result需要包含Action的数据,那么redirect不是一个可行的办法。因为新的HTTP请求时在Servlet容器的新的线程中处理的,ActionContext中的所有状态都不会存在。
处理方法:
(方法一):
<result name="topic" type="redirect">/topicAction!findTopics.do?topicId=${topicId}</result> 

(方法二):
<result name="topic" type="redirect-action"> 
<param name="actionName">findTopics</param>
<param name="topicId">${topicId}</param>
</result>


[b]redirect-action 结果类型使用ActionMapperFactory提供的ActionMapper来重定向请求到另外一个action [/b]
<result name="err" type="redirect-action"> 
<param name="actionName">重定向的Action名</param>
<param name="namespace">重定向Action所在的名字空间</param>
</result>

redirect和redirect-action两种结果类型在使用上其实并没有什么区别,只是写法不同而已。

[b]chain 用于把相关的几个action连接起来,共同完成一个功能。[/b]
<action name="step1" class="test.Step1Action"> 
<result name="success" type="chain">step2.action</result>
</action>
<action name="step2" class="test.Step2Action">
<result name="success">finish.jsp</result>
</action>

处于chain中的action属于同一个http请求,共享一个ActionContext

[b]plaintext 结果类型用于直接在页面上显示源代码[/b]
<result name="err" type="plaintext"> 
<param name="location">具体的位置</param>
<param name="charSet">字符规范(如GBK)</param>
</result>
【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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