JAVA中关键字transient的作用

本文介绍Java中对象序列化的实现方式及transient关键字的作用。通过实例展示如何使用transient关键字排除特定属性的序列化过程,从而保护敏感数据。

在开发过程中,有时候需要对对象序列化,JAVA提供了Serializable接口来实现序列化。而在实际使用过程中有可能某个对象的某个属性不需要序列化,这时候关键字transient就可以使这个属性不进行序列化。
创建一个Person类

import java.io.Serializable;

public class Person implements Serializable {
    private String name;
    private transient String address;//address字段加上了transient关键字,表明该字段不需要序列化

    public Person(String name,String address){
        this.name = name;
        this.address = address;
    }

    public String toString(){
        return "name="+this.name+", address="+this.address;
    }
}

测试类‘

import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.ObjectInputStream;
import java.io.ObjectOutputStream;

public class Test {
    public static void main(String[] args){
        Person person = new Person("aMan","chongqing");
        System.out.println(person);
        try{
            ObjectOutputStream o = new ObjectOutputStream(new FileOutputStream("Person.out"));
            o.writeObject(person);
            o.close();
        }catch (Exception e){
            e.printStackTrace();
        }
        try{
            ObjectInputStream in = new ObjectInputStream(new FileInputStream("Person.out"));
            Person inPerson = (Person)in.readObject();
            System.out.println(inPerson);
        }catch (Exception e){
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

输出结果

name=aMan, address=chongqing
name=aMan, address=null

可以看到直接输出Person对象时,address字段不为null,而通过输出输入流序列化后,address字段为null。

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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