xstream实现JAVA对象和XML的相互转化

本文介绍如何使用XStream库实现Java对象与XML之间的相互转换,并通过一个具体的例子展示了整个过程。包括配置Maven依赖、定义Java POJO类、创建转换工具类及测试验证。
首页
http://xstream.codehaus.org/

文档
http://xstream.codehaus.org/converter-tutorial.html

下载得到文件
xstream-distribution-1.3.1-bin.zip

如果是用MAVEN2来管理,那么pom.xml文件需要导入以下包
<dependency>
<groupId>com.thoughtworks.xstream</groupId>
<artifactId>xstream</artifactId>
<version>1.3.1</version>
</dependency>

参考官方网站上的文档,其实已经很清楚了
一个JAVA的POJO类
package com.sillycat.easybase.mock;
import java.util.Date;
public class Person {
private String name;
private String email;
private Date gmtCreate;
...省略了get和set方法
}

一个工具类
package com.sillycat.easybase.utils;

import com.thoughtworks.xstream.XStream;
import com.thoughtworks.xstream.io.xml.DomDriver;

public class XmlUtil {
//将对象转为XML
public static String simpleobject2xml(Object obj) {
XStream xStream = new XStream(new DomDriver());
xStream.alias(obj.getClass().getSimpleName(), obj.getClass());
String xml = xStream.toXML(obj);
return xml;
}
//将XML转为对象
public static Object simplexml2object(String xml,Object obj) {
XStream xStream = new XStream(new DomDriver());
xStream.alias(obj.getClass().getSimpleName(), obj.getClass());
Object reobj = xStream.fromXML(xml);
return reobj;
}
}

一个测试类
package com.sillycat.easybase.mock;

import java.util.Date;

import com.sillycat.easybase.utils.XmlUtil;

public class PersonTest {

public static void main(String[] args) {
Person person = new Person();
person.setName("sillycat");
person.setEmail("test@test.com");
person.setGmtCreate(new Date());

String xml = XmlUtil.simpleobject2xml(person);
System.out.println(xml);

Person temp = (Person) XmlUtil.simplexml2object(xml,new Person());
System.out.println(temp);
System.out.println(temp.getName());
System.out.println(temp.getEmail());
System.out.println(temp.getGmtCreate());
}

}
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值