Servlet解析

本文详细介绍了Servlet的工作流程,包括实例创建、请求处理和服务销毁等阶段。同时深入探讨了Servlet的单例特性、多线程安全问题及其实现机制。

Servlet加载过程:

第一步创建实例,初始化(init())

第二步:获得请求,在service中判断是post还是get,继而跳转到doget或者dopost

第三步:服务完成,销毁实例。


以下有几个关键点:

一:初始化是在创建实例之后,并不是在初始化的时候创建实例。

二:servlet是多线程的方式执行请求,所以是线程不安全的做法,因此一般不定义类变量或者静态变量,而是定义局部变量,因为类变量是存放在堆中,而静态变量是存放在

方法区中,都是线程共享的,而局部变量是在虚拟机栈的,是线程隔离的。

三:servlet是单例的,理由:init只执行一次。

四:并不是在完成一个请求或者服务后就销毁,而是在这个实例长时间没用之后才进行的销毁,调用的是destroy。或者关闭服务器也能进行销毁。

五:一般来说,service方法不进行覆盖,一单覆盖,就不会自动调用get或者post,而是要自己进行判断了

【路径规划】(螺旋)基于A星全覆盖路径规划研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于A星算法的全覆盖路径规划”展开研究,重点介绍了一种结合螺旋搜索策略的A星算法在栅格地图中的路径规划实现方法,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法旨在解决移动机器人或无人机在未知或部分已知环境中实现高效、无遗漏的区域全覆盖路径规划问题。文中详细阐述了A星算法的基本原理、启发式函数设计、开放集与关闭集管理机制,并融合螺旋遍历策略以提升初始探索效率,确保覆盖完整性。同时,文档提及该研究属于一系列路径规划技术的一部分,涵盖多种智能优化算法与其他路径规划方法的融合应用。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人、自动化、智能控制及相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于服务机器人、农业无人机、扫地机器人等需要完成区域全覆盖任务的设备路径设计;②用于学习和理解A星算法在实际路径规划中的扩展应用,特别是如何结合特定搜索策略(如螺旋)提升算法性能;③作为科研复现与算法对比实验的基础代码参考。; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注A星算法与螺旋策略的切换逻辑与条件判断,并可通过修改地图环境、障碍物分布等方式进行仿真实验,进一步掌握算法适应性与优化方向。
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