DataTable转换成JSON(实验区APP版本)

本文介绍了一种将DataTable对象转换为JSON格式字符串的方法。该方法包括处理数据表中的每一行和每一列,并将其转换为JSON格式所需的键值对。此外,还包含了关于成功状态、错误消息及总页数等额外信息。
/// <summary>
        /// dataTable转换成Json格式
        /// </summary>
        /// <param name="dt"></param>
        /// <param name="success"></param>
        /// <param name="errMsg"></param>
        /// <param name="totalPageNo">总页数</param>
        /// <returns></returns>
        public static string ToJson(DataTable dt, int success, string errMsg, int totalPageNo)
        {
            StringBuilder jsonBuilder = new StringBuilder();
            jsonBuilder.Append("{");
            jsonBuilder.Append("\"success\":\"" + success + "\",");
            //jsonBuilder.Append("\"" + dt.TableName.ToString() + "\"");
            jsonBuilder.Append("\"ds\"");
            jsonBuilder.Append(":[");
            for (int i = 0; i < dt.Rows.Count; i++)
            {
                jsonBuilder.Append("{");
                for (int j = 0; j < dt.Columns.Count; j++)
                {
                    jsonBuilder.Append("\"");
                    jsonBuilder.Append(dt.Columns[j].ColumnName);
                    jsonBuilder.Append("\":\"");

                    jsonBuilder.Append(System.Web.HttpUtility.HtmlEncode(ChangeString(dt.Rows[i][j].ToString())));                    

                    jsonBuilder.Append("\",");
                }
                jsonBuilder.Remove(jsonBuilder.Length - 1, 1);
                jsonBuilder.Append("},");
            }
            if (dt.Rows.Count > 0)
                jsonBuilder.Remove(jsonBuilder.Length - 1, 1);
            jsonBuilder.Append("]");
            jsonBuilder.Append(",\"totalPageNo\":\"" + totalPageNo + "\"");
            jsonBuilder.Append(",\"errMsg\":\"" + errMsg + "\"");
            jsonBuilder.Append("}");

            string json = jsonBuilder.ToString();
            return json;
        }

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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