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modelmap使用

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ModelMap使用的完整攻略

ModelMap是Spring MVC框架中的一个类，用于在控制器中传递数据到视图。以下是关于ModelMap使用的详细攻略，包含两个示例：

基本原理

ModelMap是Spring MVC框架中的一个类，用于在控制器中传递数据到视图。ModelMap可以存储键值对，其中键是字符串，值可以是任何对象。在控制器中，可以使用ModelMap的addAttribute方法添加键值对。在视图中，可以使用Spring表达式语言（SpEL）访问ModelMap中的值。

示例1：在控制器中使用ModelMap

以下是在控制器中使用ModelMap的示例：

@GetMapping("/hello")
public String hello(ModelMap model) {
    String message = "Hello, World!";
    model.addAttribute("message", message);
    return "hello";
}

在此示例中，定义了一个名为hello的控制器方法，该方法使用@GetMapping注解将请求映射到/hello路径。该方法接受一个ModelMap参数，该参数将用于传递数据到视图。在方法中，定义了一个字符串变量message，并将其添加到ModelMap中，键为”message”。后，该方法返回一个名为hello的视图。

示例2：在视图中使用ModelMap

以下是在视图中使用ModelMap的示例：

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Hello</title>
</head>
<body>
    <h1 th:text="${message}"></h1>
</body>
</html>

在此示例中，定义了一个HTML页面，其中包含一个标题和一个h1元素。在h1元素中，使用Spring表达式语言（SpEL）访问ModelMap中的值，表达式为”${message}”。这将显示在控制器中添加到ModelMap中的”message”键的值。

总结

ModelMap是Spring MVC框架中的一个类，用于在控制器中传递数据到视图。ModelMap可以存储键值对，其中键是字符串，值可以是任何对象。在控制器中，可以使用ModelMap的addAttribute方法添加键值对。在视图中，可以使用Spring表达式语言（SpEL）访问ModelMap中的值。可以使用ModelMap在控制器和视图之间传递数据，例如在控制器中添加一个消息，并在视图中显示该消息。

大M法（Big M Method）的完整攻略

大M法是一种线性规划算法，用于求解线性规划问题。以下是关于大M法的详细攻略，包含两个示例：

基本原

大M法是一种线性规划算法，用于求解线性规划问题。大M法的基本思想是将约束条件的不等式转换为等式，并引入人工变量。然后，通过最小化人工变量的系数来找到最优解。如果人工变量的系数为0，则说明该变量不是基变量，可以从目函数中去掉。如果人工变量的系数为正，则说明该变量是基变量，需要继续优化。

示例1：使用大M法求解线性规划问题

以下是使用大M法求解线性规划问题的示例：

假设有以下线性规划问题：

maximize 2x1 + 3x2
subject to
x1 + x2 <= 4
2x1 + x2 <= 5
x1, x2 >= 0

将约束条件转换为等式，并引入人工变量：

maximize 2x1 + 3x2 - M1 - M2
subject to
x1 + x2 + M1 = 4
2x1 + x2 + M2 = 5
x1, x2, M1, M2 >= 0

然后，通过最小化人工变量的系数来找到最优解。如果人工变量的系数为0，则说明该变量不是基变量，可以从目标函数中去掉。如果人工变量的系数为正，则说明该变量是基变量，需要继续优化。

示例2：使用大M法求解混合整数线性规划问题

以下是使用大M法求解混合整数线性规划问题的示例：

假设有以下混合整数线性规划问题：

maximize 2x1 + 3x2
subject to
x1 + x2 <= 4
2x1 + x2 <= 5
x1, x2为整数

将约束条件转换为等式，并引入人工变量：

maximize 2x1 + 3x2 - M1 - M2
subject to
x1 + x2 + M1 = 4
2x1 + x2 + M2 = 5
x1, x2为整数
M1, M2 >= 0

然后，通过最小化人工变量的系数来找到最优解。如果人工变量的系数为0，则说明该变量不是基变量，可以从目标函数中去掉。如果人工变量的系数为正，则说明该变量是基变量，需要继续优化。在混合整数线性规划问题中，需要使用整数规划算法来找到整数解。

总结

大M法是一种线性规划算法，用于求解线性规划问题。大M法的基本思想是将约束条件中的不等式转换为等式，并引入人工变量。然后，通过最小化人工变量的系数来找到最优解。如果人工变量的系数为0，则说明该变量不是基变量，可以从目标函数中去掉。如果人工变量的系数为正，则说明该变量是基变量，需要继续优化。可以使用大M法求解线性规划问题和混合整数线性规划问题。

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