UITableView和UITableViewCell 图解

UITableView样式详解
本文详细介绍了UITableView的两种样式:Plain和Grouped;UITableViewCell的四种样式:Default、Value1、Value2和Subtitle;以及UITableViewCell的五种accessoryType类型:None、DisclosureIndicator、DetailDisclosureButton、Checkmark和DetailButton,并附带了每种样式的直观展示。

UITableView的两种样式:

typedef NS_ENUM(NSInteger, UITableViewStyle) {
    UITableViewStylePlain,                         
    UITableViewStyleGrouped    
};
如图:

  

UITableViewCell 四种样式:

typedef NS_ENUM(NSInteger, UITableViewCellStyle) 
{
    UITableViewCellStyleDefault,	
    UITableViewCellStyleValue1,	
    UITableViewCellStyleValue2,	
    UITableViewCellStyleSubtitle	
};

如图:

    

  


UITableViewCell 的accessoryType类型

typedef NS_ENUM(NSInteger, UITableViewCellAccessoryType) {
    UITableViewCellAccessoryNone,                                                      
    UITableViewCellAccessoryDisclosureIndicator,   
    UITableViewCellAccessoryDetailDisclosureButton,              
    UITableViewCellAccessoryCheckmark,                                                 
    UITableViewCellAccessoryDetailButton 
};

UITableViewCellAccessoryDisclosureIndicator样式:

UITableViewCellAccessoryDetailDisclosureButton样式:

UITableViewCellAccessoryCheckmark 样式:


UITableViewCellAccessoryDetailButton 样式:






【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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