JAVA中用SAX和DOM技术解析XML的应用

本文深入介绍了两种主流的XML解析技术——SAX和DOM。通过具体的Java实现代码,展示了如何使用SAX进行事件驱动的解析,以及如何利用DOM将XML文档转化为内存中的树形结构进行操作。文中还详细解释了这两种技术的特点及应用场景。
1.SAX技术:
package sax;

import java.io.File;
import java.io.IOException;

import javax.xml.parsers.ParserConfigurationException;
import javax.xml.parsers.SAXParser;
import javax.xml.parsers.SAXParserFactory;

import org.xml.sax.Attributes;
import org.xml.sax.SAXException;
import org.xml.sax.SAXParseException;
import org.xml.sax.helpers.DefaultHandler;
/**
 * SAX解析技术
 * @author Daniel Cheng
 *
 */
public class SAXParserTest {

    public static void main(String[] args) throws ParserConfigurationException, SAXException, IOException {
        SAXParserFactory factory=SAXParserFactory.newInstance();
        factory.setValidating(true);
        SAXParser parser=factory.newSAXParser();
        System.out.println(parser.isValidating());//DTD校验
        parser.parse(new File("file/dong.xml"), new DefaultHandler(){
           
            @Override
            public void characters(char[] ch, int start, int length) throws SAXException {
                System.out.println(new String(ch,start,length));
               
            }

            @Override
            public void endElement(String uri, String localName, String qName) throws SAXException {
                System.out.println("</"+qName+">");
            }

            @Override
            public void startElement(String uri, String localName, String qName, Attributes attributes) throws SAXException {
                System.out.print("<"+qName);
                for(int i=0;i<attributes.getLength();i++){
                   
                    System.out.print(" " + attributes.getQName(i) + "=\"" + attributes.getValue(i)+ "\"");
                }
                System.out.println(">");
            }
           
           
            @Override
            public void error(SAXParseException e) throws SAXException {
                System.out.println("一般错误!"+e.getMessage());
            }

            @Override
            public void fatalError(SAXParseException e) throws SAXException {
                System.out.println("严重错误!"+e.getMessage());
            }
           
           
        });

    }

}

2.DOM技术:
package dom;

import java.io.File;
import java.io.IOException;

import javax.xml.parsers.DocumentBuilder;
import javax.xml.parsers.DocumentBuilderFactory;
import javax.xml.parsers.ParserConfigurationException;

import org.w3c.dom.Attr;
import org.w3c.dom.Document;
import org.w3c.dom.Element;
import org.w3c.dom.NamedNodeMap;
import org.w3c.dom.Node;
import org.w3c.dom.NodeList;
import org.xml.sax.SAXException;
/**
 * DOM解析技术
 * @author Daniel Cheng
 *
 */
public class DompraserTest {

    public static void main(String[] args) throws ParserConfigurationException,
            SAXException, IOException {
        DocumentBuilderFactory factory = DocumentBuilderFactory.newInstance();
        DocumentBuilder builder = factory.newDocumentBuilder();
        Document doc = builder.parse(new File("file/dong.xml"));
        Element root = doc.getDocumentElement();
        printElement(root);
    }

    public static void printElement(Element e) {
        System.out.print("<" + e.getTagName());
        NamedNodeMap map = e.getAttributes();
        if(map!=null){
        for (int i = 0; i < map.getLength(); i++) {
            Attr attr = (Attr) map.item(i);
            System.out.print(" " + attr.getName() + "=\"" + attr.getValue()+ "\"");
        }
        }
        System.out.print(">");
       
        NodeList list = e.getChildNodes();
        for (int i = 0; i < list.getLength(); i++) {
            Node n = list.item(i);
            if (n.getNodeType() == Node.ELEMENT_NODE) {
                Element en = (Element) n;
                printElement(en);
            } else {
                System.out.print(n.getTextContent());
            }
        }
        System.out.print("</" + e.getTagName() + ">");
    }

}

 

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[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在收敛速度全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础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改进中。
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