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Js解析Json数据获取元素JsonPath与深度

JsonPath 是一种信息抽取类库,是从JSON文档中抽取指定信息的工具,提供多种语言实现版本,包括:Javascript, Python, PHP 和 Java,JsonPath 对于 JSON 来说...(一)JsonPath与Xpath用法对比 (二)Java使用Jsonpath解析json数据 (三)Js获取Json每个节点的JsonPath (四)将输出结果转换成树形结构 JsonPath与Xpath...就是不管位置,选择所有符合条件的条件 * * 匹配所有元素节点 @ n/a 根据属性访问,Json不支持,因为Json是个Key-value递归结构,不需要。...() 支持过滤操作. n/a () 支持表达式计算 () n/a 分组,JsonPath不支持 Java使用Jsonpath解析json数据# 引入fastjson依赖# Copy<dependency...对象获取每个节点的深度与JsonPath# Copy function traverseTree(node, flat) { var stack = [], res = [];

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JS编程: 递归

什么是递归 递归是主要的编程思想之一。毫无疑问,你已经在一些算法书籍和文章里,以及计算斐波纳契数列或者相似内容的例子里,看到了一些可怕的词汇。...当我第一次开始阅读关于递归时,在理解哪里能被正确的使用时遇到了问题。我知道这个方法的好处以及在某些特定算法里的用途,但是很难找到更应该使用递归而不是迭代的场景。...在继续之前——本文希望你对递归和JavaScript有一个基本的了解。所以,让我们从一个我觉得容易理解的定义开始: 递归就是一个函数调用自身,直到达到某个特定状态。...这两种情况,我们都必须有一个明确的停止条件,以防止递归一直执行。 应用递归 定义和解释并不能让我们实现什么,所以让我们从一个实际的例子开始。我们将使用递归来说明怎样把一个分类列表排序成树状机构。...接下来,我们需要正真的实现递归

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Json海量数据解析Json海量数据解析

Json海量数据解析 前言 ​ 在android开发中,app和服务器进行数据传输时大多数会用到json。...在解析json中通常会用到以下几种主流的解析库:jackson、gson、fastjson。而对于从server端获取的数据量很小时候,我们可能会忽略解析所产生的性能问题。...而我在开发的过程中就碰到因为解析json而产生严重的问题。 问题场景 先描述以下问题的场景:app做收银库存管理。这时候每次登陆时候会去服务端同步所有的商品、分类等数据。...而server端是将所有的数据序列化为json字符串存入到文件,然后app去下载文件并进行解析。下面说下我的修改历程。...对每个json的每个key每个value都单独的解析和读取。也就是下面讲到的fastjson方法2。这时候所有的性能问题全部解决,速度最快,几乎没有消耗多少内存。 ​ 上面是我一步步走过得坑,唉。

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递归最佳解析

摘要:递归是一种应用非常广泛的算法(或者编程技巧)。之后我们要讲的很多数据结构和算法的编码实现都要用到递归,比如 DFS 深度优先搜索、前中后序二叉树遍历等等。...递归三要素 有两个最难理解的知识点,一个是 动态规划,一个是递归。...我们只能在代码里面限制最大深度,直接返回错误,使用一个全局变量表示递归深度,每次执行都 + 1,当超过指定阈值还没有结束的时候直接返回错误。...如何将递归转换成非递归代码 递归有利有弊,递归写起来很简洁,而不好的地方就是空间复杂度是 O(n),有堆栈溢出风险,存在重复计算。要根具体情况来选择是否需要递归。...只要是满足“三个条件”的问题就可以通过递归代码来解决。 不过递归代码也比较难写、难理解。编写递归代码的关键就是不要把自己绕进去,正确姿势是写出递推公式,找出终止条件,然后再翻译成递归代码。

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JSON解析

json是一种数据格式,结构主要为 名称:值。 在开发中基本都会用到json来进行传输数据,为前后台数据的交互提供了很大的帮助。 使用时主要会涉及到json格式的互转,有对象,数组,集合,map等等。...本篇文章将介绍几种常用的json解析。 首先,先下载依赖包,也就是解析json格式的时候需要的工具类。可以到网上下载,有很多。当然,找不到的话可以去找小山猪,资源多多。 jar包是以下6个: ?...下面是常见json使用到的demo: 实体类对象 ? 1.json字符转换成java对象 ? ? 2.json数组转换成java数组 ? ? 3.java对象转换成json格式 ? ?...4.Map转换成json格式 ? ? 5.List转换成json格式 ? ? 6.json数组转换成List ? ? 以上为主要常见的,其实都大同小异,见招拆招。

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