Gson

首先先讲一个比较简单点的例子(最简单的我就不讲啦,网上很多),帮助新手理解Gson的使用方法:
                 比如我们要解析一个下面这种的Json:
                 String json = {"a":"100","b":[{"b1":"b_value1","b2":"b_value2"},{"b1":"b_value1","b2":"b_value2"}],"c":{"c1":"c_value1","c2":"c_value2"}}
                首先我们需要定义一个序列化的Bean,这里采用内部类的形式,看起来会比较清晰一些:
                public class JsonBean {
                         public String a;
                         public List<B> b;
                         public C c;

                         public static class B {
                                  public String b1;
                                  public String b2;
                        }
    
                        public static class C {
                                 public String c1;
                                 public String c2;
                       }
              }
             很多时候大家都是不知道这个Bean是该怎么定义,这里面需要注意几点:
             1、内部嵌套的类必须是static的,要不然解析会出错;
             2、类里面的属性名必须跟Json字段里面的Key是一模一样的;
             3、内部嵌套的用[]括起来的部分是一个List,所以定义为 public List<B> b,而只用{}嵌套的就定义为 public C c,
                  具体的大家对照Json字符串看看就明白了,不明白的我们可以互相交流,本人也是开发新手!
              Gson gson = new Gson();
              java.lang.reflect.Type type = new TypeToken<JsonBean>() {}.getType();
              JsonBean jsonBean = gson.fromJson(json, type);
              然后想拿数据就很简单啦,直接在jsonBean里面取就可以了!
       如果需要解析的Json嵌套了很多层,同样可以可以定义一个嵌套很多层内部类的Bean,需要细心的对照Json字段来定义哦。

gson解析jsonarray方法
1.利用gson将json类型的String串解析为对应的对象
    channelSearchEnum cse = gson.fromJson( obj , channelSearchEnum.class);
2.将jsonarray类型的String串解析成对象方法:
   JSONObject json = new JSONObject(t);
                    mGson = new Gson();
                    mList = mGson.fromJson(
                            json.getJSONArray("data").toString(),
                            new TypeToken<List<MettingModel>>() {
                            }.getType());


接下来说说fastjson

一. fastjson生成json字符串(JavaBean,List<JavaBean>,List<String>,List<Map<String,Object>)

     String jsonStrng = JSON.toJSONString(object);

二. fastjson 解析json字符串为四种类型

      1. JavaBean

          Person person = JSON.parseObject(jsonString, Person.class);

      2. List<JavaBean>

          List<Person> listPerson =JSON.parseArray(jsonString, Person.class);

      3. List<String>

          List<String> listString = JSON.parseArray(jsonString, String.class);

      4. List<Map<String,Object>>

          List<Map<String, Object>> listMap = JSON.parseObject(jsonString, new TypeReference<List<Map<String,Object>>>(){});  (注意:此处可看出fastjson反射机制比gson更准确, id = 1001 通过fastjson反射仍是 id = 1001 , 而通过gson反射结果 为 id =1001.0 ,


内容概要:该论文探讨了一种基于粒子群优化(PSO)的STAR-RIS辅助NOMA无线通信网络优化方法。STAR-RIS作为一种新型可重构智能表面,能同时反射和传输信号,与传统仅能反射的RIS不同。结合NOMA技术,STAR-RIS可以提升覆盖范围、用户容量和频谱效率。针对STAR-RIS元素众多导致获取完整信道状态信息(CSI)开销大的问题,作者提出一种在不依赖完整CSI的情况下,联合优化功率分配、基站波束成形以及STAR-RIS的传输和反射波束成形向量的方法,以最大化总可实现速率并确保每个用户的最低速率要求。仿真结果显示,该方案优于STAR-RIS辅助的OMA系统。 适合人群:具备一定无线通信理论基础、对智能反射面技术和非正交多址接入技术感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①适用于希望深入了解STAR-RIS与NOMA结合的研究者;②为解决无线通信中频谱资源紧张、提高系统性能提供新的思路和技术手段;③帮助理解PSO算法在无线通信优化问题中的应用。 其他说明:文中提供了详细的Python代码实现,涵盖系统参数设置、信道建模、速率计算、目标函数定义、约束条件设定、主优化函数设计及结果可视化等环节,便于读者理解和复现实验结果。此外,文章还对比了PSO与其他优化算法(如DDPG)的区别,强调了PSO在不需要显式CSI估计方面的优势。
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