SPRING MVC3.2案例讲解-请求重定向与请求转发

本文详细对比了HTTP响应重定向与请求转发的运行机制,包括URL处理、响应方式及资源共享,揭示两者在实际应用中的差异。
请求重定向与请求转发的比较,HttpServletResponse.sendRedirect方法和RequestDispatcher.forward方法都可以让浏览器获得另外一个URL所指向的资源,但两者的内部运行机制有很大的区别。

1.RequestDispatcher.forward方法只能将请求转发给同一个Web应用中的组件,HttpServletResponse.sendRedirect不仅可以重定向到当前应用程序的其他资源,还可以重定向到痛一个站点上的其他应用程序的资源,甚至是使用绝对URL重定向到其他站点的资源。对于sendRedirect如果传递的URL以"/"开头,他是相对于整个Web站点的根目录;对于forward如果传递的URL以"/"开头,它是相对于当前Web应用程序的根目录。

2.sendRedirect对浏览器做出的响应是重新发出对另外一个URL的访问请求,forward在服务器端内部将请求转发给另外一个资源,浏览器只知道发出了请求并得到了响应结果

3.forward的调用者与被调用者之间共享相同的request对象和response对象,他们属于痛一个访问请求和响应过程;sendRedirect的调用者与被调用者使用各自的request和response对象,属于两个独立的访问请求和响应过程

请求重定向以redirect:开头,请求转发以forward:开头;
	@RequestMapping(value="/uriTemplate", method=RequestMethod.GET)
	public String uriTemplate(RedirectAttributes redirectAttrs) {
		redirectAttrs.addAttribute("account", "a123");  // Used as URI template variable
		redirectAttrs.addAttribute("date", new LocalDate(2011, 12, 31));  // Appended as a query parameter
		return "redirect:/redirect/{account}";
	}

	@RequestMapping(value="/uriComponentsBuilder", method=RequestMethod.GET)
	public String uriComponentsBuilder() {
		String date = this.conversionService.convert(new LocalDate(2011, 12, 31), String.class);
		UriComponents redirectUri = UriComponentsBuilder.fromPath("/redirect/{account}").queryParam("date", date)
				.build().expand("a123").encode();
		return "redirect:" + redirectUri.toUriString();
	}

	@RequestMapping(value="/{account}", method=RequestMethod.GET)
	public String show(@PathVariable String account, @RequestParam(required=false) LocalDate date) {
		return "redirect/redirectResults";
	}
	
	// http://127.0.0.1:8010/redirect/forward
	@RequestMapping(value="/forward", method=RequestMethod.GET)
	public String forward() {
		return "forward:/welcome";
	}
 
基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
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