[代码]使用LINQ的查询结果填充XML树(LINQ to XML)

本文介绍如何使用LINQtoXML从XML文档中提取特定元素,并构建新的XML结构。通过示例展示了如何加载XML文件,筛选所需节点,并重新组织为新的XML输出。

此代码使用的是LINQ to XML的函数构造功能创建一个XML树,其中树中的一些元素是通过LINQ查询结果填充。实际上,通过本例也可以看到如何使用LINQ to XML将原始XML文档转换成为另外一种XML文档。
下面代码中使用的PurchaseOrder.xml文档内容:
<?xml version="1.0"?> <PurchaseOrder PurchaseOrderNumber="99503" OrderDate="1999-10-20"> <Address Type="Shipping"> <Name>Ellen Adams</Name> <Street>123 Maple Street</Street> <City>Mill Valley</City> <State>CA</State> <Zip>10999</Zip> <Country>USA</Country> </Address> <Address Type="Billing"> <Name>Tai Yee</Name> <Street>8 Oak Avenue</Street> <City>Old Town</City> <State>PA</State> <Zip>95819</Zip> <Country>USA</Country> </Address> <DeliveryNotes>Please leave packages in shed by driveway.</DeliveryNotes> <Items> <Item PartNumber="872-AA"> <ProductName>Lawnmower</ProductName> <Quantity>1</Quantity> <USPrice>148.95</USPrice> <Comment>Confirm this is electric</Comment> </Item> <Item PartNumber="926-AA"> <ProductName>Baby Monitor</ProductName> <Quantity>2</Quantity> <USPrice>39.98</USPrice> <ShipDate>1999-05-21</ShipDate> </Item> </Items> </PurchaseOrder>
示例代码
代码中首先将PurchaseOrder.xml文档的内容通过XDocument.Load()方法加载到内存中,然后调用XDocument.Descendants()方法找到元素名为Items的所有元素。接着使用函数构造创建了一个XElement对象,它的内容是由LINQ to XML的查询结果来填充。在查询中,遍历每一个Items元素,然后找出这些元素中名为Item的所有子元素。
using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Xml.Linq; namespace Demo03Ex01 { class Program { static void Main(string[] args) { XDocument Document = XDocument.Load(@"C:/LINQ/PurchaseOrder.xml"); IEnumerable<XElement> ItemsElements = Document.Descendants("Items"); XElement OrdersElement = new XElement("Orders", from Items in ItemsElements from Item in Items.Descendants("Item") select Item); Console.WriteLine(OrdersElement); } } }
运行上面的代码,会在控制台上输出如下的XML内容,很明显这和PurchaseOrder.xml中的格式是有区别的。
<Orders> <Item PartNumber="872-AA"> <ProductName>Lawnmower</ProductName> <Quantity>1</Quantity> <USPrice>148.95</USPrice> <Comment>Confirm this is electric</Comment> </Item> <Item PartNumber="926-AA"> <ProductName>Baby Monitor</ProductName> <Quantity>2</Quantity> <USPrice>39.98</USPrice> <ShipDate>1999-05-21</ShipDate> </Item> </Orders>

内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商与用户之间的互动关系,售电商作为领导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时,模型综合考虑售电商在多级电力市场(如日前市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合优化,兼顾成本最小化与收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
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