Java 序列化与反序列化

本文详细介绍了Java中对象序列化和反序列化的实现过程,包括如何使用ObjectOutputStream将对象转换为流数据存储到文件中,以及如何通过ObjectInputStream从文件中读取流数据并还原为对象。通过自定义Person类演示了序列化和反序列化的具体操作。

序列化流:把对象按照流一样的方式存入文本文件或者在网络中传输。对象 – 流数据(ObjectOutputStream)
反序列化流:把文本文件中的流对象数据或者网络中的流对象数据还原成对象。流数据 – 对象(ObjectInputStream)

public class ObjectStreamDemo {
	public static void main(String[] args) throws IOException,
			ClassNotFoundException {
		// 由于我们要对对象进行序列化,所以我们先自定义一个类
		// 序列化数据其实就是把对象写到文本文件
		// write();

		read();
	}

	private static void read() throws IOException, ClassNotFoundException {
		// 创建反序列化对象
		ObjectInputStream ois = new ObjectInputStream(new FileInputStream(
				"oos.txt"));

		// 还原对象
		Object obj = ois.readObject();

		// 释放资源
		ois.close();

		// 输出对象
		System.out.println(obj);
	}

	private static void write() throws IOException {
		// 创建序列化流对象
		ObjectOutputStream oos = new ObjectOutputStream(new FileOutputStream(
				"oos.txt"));

		// 创建对象
		Person p = new Person("林青霞", 27);

		// public final void writeObject(Object obj)
		oos.writeObject(p);

		// 释放资源
		oos.close();
	}
}

public class Person implements Serializable {
	private static final long serialVersionUID = -2071565876962058344L;

	private String name;

	// private int age;

	private transient int age;

	// int age;

	public Person() {
		super();
	}

	public Person(String name, int age) {
		super();
		this.name = name;
		this.age = age;
	}

	public String getName() {
		return name;
	}

	public void setName(String name) {
		this.name = name;
	}

	public int getAge() {
		return age;
	}

	public void setAge(int age) {
		this.age = age;
	}

	@Override
	public String toString() {
		return "Person [name=" + name + ", age=" + age + "]";
	}
}
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOAMOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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