Android - AutoCompleteTextView

本文介绍了一个简单的 Android 应用示例,展示了如何使用 AutoCompleteTextView 控件来实现自动完成文本输入的功能。通过设置适配器及阈值,使得用户在输入时能够获得相应的建议列表。

XML代码:

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
        <LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
            android:id="@+id/linearLayout1"
            android:layout_width="fill_parent"
            android:layout_height="fill_parent"
            android:gravity="center_horizontal"
            android:orientation="vertical" >

            <AutoCompleteTextView
                android:id="@+id/autoCompleteTextView1"
                android:layout_width="match_parent"
                android:layout_height="wrap_content"
                 >

                <requestFocus />
            </AutoCompleteTextView>

        </LinearLayout>

Java代码:

package com.demo;

import android.app.Activity;
import android.os.Bundle;

import android.view.View;
import android.widget.AdapterView;
import android.widget.AutoCompleteTextView;
import android.widget.ArrayAdapter;
import android.widget.Toast;
import android.widget.TextView;

public class ActivityBasicActivity extends Activity {
    /** 当第一次被创建时调用 */
	String[] str = {
			"rollen", "rollenholt", "rollenren", "roll","Google","百度","腾讯","腾讯游戏"
	};
    @Override
    public void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);//创建一个线性布局管理器
        //this.getWindow().setBackgroundDrawableResource(R.color.mycolor);//设置背景颜色
        setContentView(R.layout.main);  //显示该视图
        ArrayAdapter<String> adapter = new ArrayAdapter<String>(this,android.R.layout.simple_dropdown_item_1line,str);
        AutoCompleteTextView textview = (AutoCompleteTextView) findViewById(R.id.autoCompleteTextView1);
        textview.setThreshold(1);//设置用户输入的字符数才显示下拉菜单
        textview.setAdapter(adapter);
    }
   
}


内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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