GIS开发进阶之路（十三） Activator和new的区别、GP工具输入参数问题、写入JObject到json文件、ArcGIS Server REST API、动态规划、贪心算法

Activator和new的区别

需要动态的创建一个实例模型的时候，就用Activator.CreateInstance(Type type);如果是明确的知道要创建哪个实例的模型，就可以用 new

C#在类工厂中动态创建类的实例，所使用的方法为：
1. Activator.CreateInstance (Type)
2. Activator.CreateInstance (Type, Object[])
  两种方法区别仅为：创建无参数的构造方法和创建有参数的构造函数。
动态创建时，可能会动态使用到外部应用的DLL中类的实例，则此时需要进行反编译操作，使用Reflection命名控件下的Assembly类。

用 New 关键字实例化一个类
New 关键字用于创建对象和调用构造函数。是实例化一个类最常见的方式。

用 Activator 实例化一个类
Activator 用以在本地或从远程创建对象类型，或获取对现有远程对象的引用。其 CreateInstance 方法创建在程序集中定义的类型的实例。

GP工具输入参数问题

目前遇到的多要素输入主要有两种方式

方式一：使用IGpValueTableObject

IGpValueTableObject gpValueTableObject = new GpValueTableObjectClass();gpValueTableObject.SetColumns(1);object o1 = featureClass1;object o2 = featureClass2;
intersect.in_features = intersect_GPValueTableObject;

方式二：使用’;'作为分隔符输入

string inputParam_1 = gdbpath + @"\" + name;
string inputParam_2 = gdbpath + @"\" + name;
gp.in_features = inputParam_1+';'+inputParam_2;

写入JObject到json文件

//设置将写入文件的全名（带路径）
fp = ConfigUtil.GetConfigValue(configPath, "ResultPath") + @"\" + "台账_" + xzqType + resultName + ".json";
//初始化一个IO流以创建文件
System.IO.FileStream fs1 = new System.IO.FileStream(fp, FileMode.Create, FileAccess.ReadWrite);
//设置JSON写入流的参数
Newtonsoft.Json.JsonSerializer serializer = new Newtonsoft.Json.JsonSerializer();serializer.Converters.Add(new Newtonsoft.Json.Converters.JavaScriptDateTimeConverter());serializer.NullValueHandling = Newtonsoft.Json.NullValueHandling.Ignore;serializer.TypeNameHandling = Newtonsoft.Json.TypeNameHandling.Auto;serializer.Formatting = Newtonsoft.Json.Formatting.Indented;
//开始写入
using (StreamWriter sw = new StreamWriter(fp))
using (Newtonsoft.Json.JsonWriter writer = new Newtonsoft.Json.JsonTextWriter(sw)){serializer.Serialize(writer, res, typeof(List<LandStatisticsXZQ>));}

ArcGIS Server REST API

URL	`http://<layer-url>/query`
Parent Resource	Layer / Table
Required Capability	Data

重要的几个主要参数：

参数	说明
Format:	html、json、kmz、amf格式可选，决定了返回数据的格式
Where:	筛选条件，语法类似于SQL，默认是`1=1`
Out Fields:	输出的字段，默认是`*`
Return IDs Only:	默认false，如果改为true则返回所有的objectid方便分块查询
Return Count Only:	默认false，如果改为true则返回总数

动态规划（Dynamic Programming）

动态规划算法通常基于一个递推公式及一个或多个初始状态。当前子问题的解将由上一次子问题的解推出。

动态规划和分治法相似，都是通过组合子问题的解来求解原问题。分治法将问题划分成互不相交的子问题，递归求解子问题，再将他们的解组合起来，求出原问题的解。与之相反，动态规划应用于子问题重叠的情况，即不同的子问题具有公共的子子问题。在这种情况下，分治算法会做出许多不必要的工作，它会反复的求解那些公共子问题。而动态规划算法对每个子子问题只求解一次，将结果保存到表格中，从而无需每次求解一个子子问题都要重新计算。

第一种方法是带备忘的自顶向下法

此方法依然是按照自然的递归形式编写过程，但过程中会保存每个子问题的解（通常保存在一个数组中）。当需要计算一个子问题的解时，过程首先检查是否已经保存过此解。如果是，则直接返回保存的值，从而节省了计算时间；如果没有保存过此解，按照正常方式计算这个子问题。我们称这个递归过程是带备忘的。

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;namespace 钢条切割问题_带备忘的自顶向下法_动态规划_
{class Program{static void Main(string[] args){//int n = 5;//我们要切割售卖的钢条的长度int[] result = new int[11];int[] p = { 0, 1, 5, 8, 9, 10, 17, 17, 20, 24, 30 };//索引代表 钢条的长度，值代表价格Console.WriteLine(UpDown(0, p, result));Console.WriteLine(UpDown(1, p, result));Console.WriteLine(UpDown(2, p, result));Console.WriteLine(UpDown(3, p, result));Console.WriteLine(UpDown(4, p, result));Console.WriteLine(UpDown(5, p, result));Console.WriteLine(UpDown(6, p, result));Console.WriteLine(UpDown(7, p, result));Console.WriteLine(UpDown(8, p, result));Console.WriteLine(UpDown(9, p, result));Console.WriteLine(UpDown(10, p, result));Console.ReadKey();}//带备忘的自顶向下public static int UpDown(int n, int[] p, int[] result)//求得长度为n的最大收益{if (n == 0) return 0;if (result[n] != 0){return result[n];}int tempMaxPrice = 0;for (int i = 1; i < n + 1; i++){int maxPrice = p[i] + UpDown(n - i, p, result);if (maxPrice > tempMaxPrice)tempMaxPrice = maxPrice;}result[n] = tempMaxPrice;return tempMaxPrice;}}
}

第二种方法是自底向上法

首先恰当的定义子问题的规模，使得任何问题的求解都只依赖于更小的子问题的解。因而我们将子问题按照规模排序，按从小到大的顺序求解。当求解某个问题的时候，它所依赖的更小的子问题都已经求解完毕，结果已经保存。

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;namespace 钢条切割问题_自底向上法_动态规划算法_
{class Program{static void Main(string[] args){int[] result = new int[11];int[] p = { 0, 1, 5, 8, 9, 10, 17, 17, 20, 24, 30 };//索引代表 钢条的长度，值代表价格Console.WriteLine(BottomUp(1, p, result));Console.WriteLine(BottomUp(2, p, result));Console.WriteLine(BottomUp(3, p, result));Console.WriteLine(BottomUp(4, p, result));Console.WriteLine(BottomUp(5, p, result));Console.WriteLine(BottomUp(6, p, result));Console.WriteLine(BottomUp(7, p, result));Console.WriteLine(BottomUp(8, p, result));Console.WriteLine(BottomUp(9, p, result));Console.WriteLine(BottomUp(10, p, result));Console.ReadKey();}public static int BottomUp(int n, int[] p, int[] result){for (int i = 1; i < n + 1; i++){//下面取得 钢条长度为i时最大的收益int tempMaxPrice = -1;for(int j = 1; j <= i; j++){int maxPrice = p[j] + result[i - j];if (maxPrice > tempMaxPrice)tempMaxPrice = maxPrice;}result[i] = tempMaxPrice;}return result[n];}}
}

贪心算法

对于许多最优化问题，使用动态规划算法来求最优解有些杀鸡用牛刀了，可以使用更加简单、更加高效的算法。贪心算法就是这样的算法，它在每一步做出当时看起来最佳的选择。也就是说它总是做出局部最优的选择，从而得到全局最优解。

对于某些问题并不保证得到最0优解，但对很多问题确实可以求得最优解。

对于任何非空的活动集合S，假如am是S中结束时间最早的活动，则am一定在S的某个最大兼容活动子集中

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;namespace 活动选择问题_贪心算法_递归解决_
{class Program{static int[] s = { 0, 1, 3, 0, 5, 3, 5, 6, 8, 8, 2, 12 };static int[] f = { 0, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14 };public static List<int> ActivitySelection(int startActivityNumber, int endActivityNumber, int startTime, int endTime) {if (startActivityNumber > endActivityNumber || startTime >= endTime)return new List<int>();//找到结束时间最早的活动int tempNumber = 0;for (int number = startActivityNumber; number <= endActivityNumber; number++){if(s[number]>=startTime && f[number] <= endTime){tempNumber = number;break;}}List<int> list = ActivitySelection(tempNumber + 1, endActivityNumber, f[tempNumber], endTime);list.Add(tempNumber);return list;}static void Main(string[] args){List<int> list = ActivitySelection(1, 11, 0, 24);foreach (int temp in list){Console.WriteLine(temp);}Console.ReadKey();}}
}