XML解析之SAX

SAX是一个用于处理XML事件驱动的“推”模型,虽然它不是W3C标准,但它却是一个得到了广泛认可的API。SAX解析器不像DOM那样建立一个完整的文档树,而是在读取文档时激活一系列事件,这些事件被推给事件处理器,然后由事件处理器提供对文档内容的访问。常见的事件处理器有三种基本类型:
[list][*] 用于访问XML DTD内容的DTDHandler;
[*] 用于低级访问解析错误的ErrorHandler;
[*] 用于访问文档内容的ContentHandler,这也是最普遍使用的事件处理器。[/list]
与DOM相比,SAX解析器能提供更好的性能优势,它提供对XML文档内容的有效低级访问。SAX模型最大的优点是内存消耗小,因为整个文档无需一次加载到内存中,这使SAX解析器可以解析大于系统内存的文档。另外,你无需像在DOM中那样为所有节点创建对象。最后,SAX“推”模型可用于广播环境,能够同时注册多个ContentHandler,并行接收事件,而不是在一个管道中一个接一个地进行处理。

SAX的缺点是你必须实现多个事件处理程序以便能够处理所有到来的事件,同时你还必须在应用程序代码中维护这个事件状态,因为SAX解析器不能交流元信息,如DOM的父/子支持,所以你必须跟踪解析器处在文档层次的哪个位置。如此一来,你的文档越复杂,你的应用逻辑就越复杂。虽然没有必要一次将整个文档加载到内存中,但SAX解析器仍然需要解析整个文档,这点和DOM一样。

也许SAX面临的最大问题是它没有内置如XPath所提供的那些导航支持。再加上它的单遍解析,使它不能支持随机访问。这一限制也表现在名字空间上: 对有继承名字空间的元素不做注解。这些限制使SAX很少被用于操作或修改文档。

那些只需要单遍读取内容的应用程序可以从SAX解析中大大受益。很多B2B和EAI应用程序将XML用做封装格式,接收端用这种格式简单地接收所有数据。这就是SAX明显优于DOM的地方:因高效而获得高吞吐率。在SAX 2.0 中有一个内置的过滤机制,可以很轻松地输出一个文档子集或进行简单的文档转换。

public class SAXParse {

public static void main(String[] args) {
try {
SAXParserFactory sf = SAXParserFactory.newInstance();
SAXParser sp = sf.newSAXParser();
DefaultHandler mySAXHandler = null;
mySAXHandler = new MySAXHandler();
sp.parse(new InputSource("user.xml"), mySAXHandler);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
} catch (SAXException e) {
e.printStackTrace();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}

class MySAXHandler extends DefaultHandler {

boolean hasAttribute=false;
Attributes attributes=null;

public void startDocument() throws SAXException {
System.out.println("*******Start parsing document******");
}

public void endDocument() throws SAXException {
System.out.println("*******End parsing document*******");
}

public void startElement(String uri, String localName, String qName,
Attributes attributes) throws SAXException {
if(qName.equals("users")){
return;
}
if(qName.equals("user")){
System.out.print(attributes.getQName(0)+ " = "+attributes.getValue(0));
}
if(attributes.getLength()>0){
this.attributes=attributes;
this.hasAttribute=true;
}
}

public void endElement(String uri, String localName, String qName)
throws SAXException {
if(hasAttribute&&(attributes!=null)){
for(int i=0;i<attributes.getLength();i++){
System.out.print(attributes.getQName(0)+attributes.getValue(0));
}
}
}

public void characters(char[] ch, int start, int length)
throws SAXException {
System.out.print(new String(ch,start,length));
}
}

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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