使用Jxl 创建Excel

本文介绍了一个用于批量操作Excel文件的Java实用工具类。该工具类采用Jxl库,支持创建包含多个工作表的Excel文件,并提供了灵活的方法来设置每个工作表的表头和内容。通过实例演示了如何利用此类轻松实现Excel文件的创建。

  最近经常使用java操作excel,我选择的是Jxl,感觉比较方便,先分享下我封装的操作类:

import java.io.FileOutputStream;
import java.io.OutputStream;
import java.util.List;

import jxl.Workbook;
import jxl.write.Label;
import jxl.write.WritableCell;
import jxl.write.WritableSheet;
import jxl.write.WritableWorkbook;
import jxl.write.WriteException;
import jxl.write.biff.RowsExceededException;

/**
 * Excel文件创建工厂类
 * 
 */
public class ExportInfoExcelFactory
{
 /**
  * List 对应不同的sheet,String[]内包含 一个sheet内的一行记录
  */
 private List<String[]> headList;
   
 /**
  * 外层的list 对应不同的sheet,内部的list 包含一个sheet内所有行的记录, String[]内包含 一个sheet内的一行记录
  */
 private List<List<String[]>> bodyList;
 
 
 private  ExportInfoExcelFactory()
 {
  // TODO Auto-generated constructor stub
 }

 public static  ExportInfoExcelFactory getInstance()
 {
  return new ExportInfoExcelFactory();
 }
 
 
 /**
  * 创建sheet的body体,支持多个sheet
  * @param sheets
  * @param bodyList
  * @throws RowsExceededException
  * @throws WriteException
  */
 protected void creatBody(WritableSheet[] sheets,List<List<String[]>> bodyList) throws RowsExceededException, WriteException
 {
  for(int s=0;s<sheets.length;s++)
  {
   List<String[]> blist =  bodyList.get(s);
   
   int row = 1;
   
   for(String[] strArray : blist)
   {
    String[] temp = strArray;
    for(int col=0;col<temp.length;col++)
    {
     WritableCell bodyCell = new Label(col,row,temp[col]);
     sheets[s].addCell(bodyCell);
    }
    row++;
   }
  }
  

 }

 /**
  * 创建sheet的head支持多个sheet的创建
    * @param sheets 需要创建的sheet
  * @param headList 表头列表
  * @throws RowsExceededException
  * @throws WriteException
  */
 protected void creatHead(WritableSheet[] sheets,List<String[]> headList) throws RowsExceededException, WriteException
 {
  for(int s=0;s<sheets.length;s++)
  {
   String[] heads = headList.get(s);
   
   for(int col=0;col<heads.length;col++)
   {
    WritableCell headCell = new Label(col,0,heads[col]);
    sheets[s].addCell(headCell);
   }
  }
  

 }
 
 /**
  * 创建Excel文件

  * @param exportfilePath 路径
  * @param name sheet name数组
  * @param index 数组
  * @param sheetNumbers 要创建多少个sheet
  * @throws Exception
  */
 public void produceExportFile(String exportfilePath,String[] names,int[] indexs,int sheetNumbers)throws Exception
 {
  OutputStream os = new FileOutputStream(exportfilePath);
  WritableWorkbook wb = Workbook.createWorkbook(os);
  WritableSheet[] sheets = new WritableSheet[sheetNumbers];
  for(int s=0;s<sheets.length;s++)
  {
   sheets[s]=wb.createSheet(names[s],indexs[s]);
  }
  
  creatHead(sheets, headList);
  creatBody(sheets, bodyList);
  
  wb.write();
  wb.close();
  os.close();
 }


 public List<String[]> getHeadList()
 {
  return headList;
 }


 public void setHeadList(List<String[]> headList)
 {
  this.headList = headList;
 }


 public List<List<String[]>> getBodyList()
 {
  return bodyList;
 }


 public void setBodyList(List<List<String[]>> bodyList)
 {
  this.bodyList = bodyList;
 }


}

【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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