Hibernate 一对多关联

本文介绍了一个使用Hibernate实现多对一关系的具体案例,包括对应的Java实体类定义及XML映射文件配置。
java 代码
  1. CREATE TABLE PERSON   
  2.   
  3. (   
  4.   
  5.   PERSONID BIGINT NOT NULL  primary KEY   
  6.   
  7. )   
  8.   
  9.   
  10.   
  11. CREATE TABLE ADDRESS   
  12.   
  13. (   
  14.   
  15.  ADDRESSID BIGINT NOT NULL,   
  16.   
  17.  PERSONID BIGINT NOT NULL   
  18.   
  19. )  
xml 代码
  1. <hibernate-mapping>  
  2.     <class name="com.wangtong.hibernate.one2many.pojo" table="ADDRESS">  
  3.         <id name="id" type="java.lang.Long">  
  4.             <column name="ADDRESSID" />  
  5.             <generator class="native" />  
  6.         </id>  
  7.       
  8.     </class>  
  9. </hibernate-mapping>  
java 代码
  1. public class Address {   
  2.     private long id;   
  3.   
  4.     public long getId() {   
  5.         return id;   
  6.     }   
  7.   
  8.     public void setId(long id) {   
  9.         this.id = id;   
  10.     }   
  11. }   
xml 代码
  1. <hibernate-mapping>  
  2.     <class name="com.wangtong.hibernate.many2one.pojo" table="PERSON">  
  3.         <id name="id" type="java.lang.Long">  
  4.             <column name="PERSONID" />  
  5.             <generator class="native" />  
  6.         </id>  
  7.         <set name="addresses">  
  8.             <key column="personId" not-null="true"/>  
  9.             <one-to-many class="Address"/>  
  10.         </set>  
  11.     </class>  
  12. </hibernate-mapping>  
java 代码
  1. public class Person {   
  2.     private long id;   
  3.   
  4.     private Set<Address> addresses;   
  5.   
  6.     public Set<Address> getAddresses() {   
  7.         return addresses;   
  8.     }   
  9.   
  10.     public void setAddresses(Set<Address> addresses) {   
  11.         this.addresses = addresses;   
  12.     }   
  13.   
  14.     public long getId() {   
  15.         return id;   
  16.     }   
  17.   
  18.     public void setId(long id) {   
  19.         this.id = id;   
  20.     }   
  21. }  
【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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