Android JSON解析

本文通过一个具体的示例展示了如何使用Java解析包含多种编程语言及其IDE的JSON数据,并将解析后的信息展示在界面上。文章详细介绍了从JSON字符串中提取数据的过程,并提供了完整的代码实现。
String json = "{" +
                "\"languages\" : [" +
                "{\"id\":1,\"ide\":\"Eclipse\",\"name\":\"Java\"}," +
                "{\"id\":2,\"ide\":\"XCode\",\"name\":\"Swift\"}," +
                "{\"id\":3,\"ide\":\"Visual Studio\",\"name\":\"C#\"}" +
                "]," +
                "\"cat\" : \"it\"" +
                "}";
        try {
            JSONObject root = new JSONObject(json);
            String all = "";
            String cat = "cat = " + root.getString("cat") + "\n";
            all = all + cat;
            JSONArray array = root.getJSONArray("languages");
            for (int i = 0;i < array.length();i++) {
                JSONObject lan = array.getJSONObject(i);
                String sep = "-------------------------" + "\n";
                String id = "id = " + lan.getInt("id") + "\n";
                String name = "name = " + lan.getString("name") + "\n";
                String ide = "ide=" + lan.getString("ide") + "\n";
                all = all + sep + id + name + ide;
            }
            tv = (TextView)findViewById(R.id.all);
            tv.setText(all);
        } catch(JSONException e) {
            Toast.makeText(MainActivity.this,"error",Toast.LENGTH_LONG).show();
        }
【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学与科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理与编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建与求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现与学习。此外,文档还列举了大量与电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理与Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路与技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的网盘资源,下载完整代码与工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优化问题建模与求解的理解。
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