Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Как отличить родительский и дочерний теги при разборе dom?

Я использую парсер dom xml в android. В моем исходном xml содержится одно и то же имя для родителя и ребенка.

Как различить родительский тег и дочерний тег при анализе данных xml?

Это мой образец xml.

<alerts>
    <alert>
       <code>QWEOS</code>
       <alert>this is alert1</alert>
       <description>this is description</description>
     </alert>
     <alert>
       <code>SDFHP</code>
       <alert>this is alert2</alert>
       <description>this is description</description>
     </alert>      
</alerts>
android dom xml-parsing
06.11.2012

  • Можете ли вы добавить код или фрагмент вашего XML будет полезен... 06.11.2012
  • у вас не должно быть одинаковых имен для родителей и детей ... для меня это не имеет смысла. я рекомендую вам изменить их имена, чтобы избежать проблем в будущем... 06.11.2012
  • @Shekhar Chikara: это мой xml. 06.11.2012

Ответы:


1

Вы можете создать документ doc.

 NodeList nodes = doc.getElementsByTagName("parentnode");

    Element e = (Element) nodes.item(i);
    flag =XMLfunctions.getValue(e,"childnode");
06.11.2012
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..