Android中Activity共享变量的另一方法:Application context .

本文介绍了在Android开发中如何在不同Activity间通过Intent和Bundle进行变量传递的方法,并提供了一个使用Applicationcontext来管理全局变量的优雅解决方案。

Android中在不同Activity中传递变量,通常使用Intent中Bundle添加变量的操作方法。

 

保存参数时:

Java代码   
  1. Intent intent = new Intent();      
  2. intent.setClass(A.this, B.class);      
  3. Bundle bundle = new Bundle();      
  4. bundle.putString("name""xiaozhu");      
  5. intent.putExtras(bundle);      
  6. startActivity(intent);   

读取参数:

Java代码   
  1. Intent intent = this.getIntent();          
  2. Bundle bundle = intent.getExtras();            
  3. String name = bundle.getString("name");   

不过在多个Activity中经常使用同一变量时,使用Bundle则比较麻烦,每次调用Activity都需要设置一次。

如想在整个应用中使用,在java中一般是使用静态变量,而在android中有个更优雅的方式是使用Application context。

新建一个类,继承自Application

 

Java代码   
  1. class MyApp extends Application {      
  2.     private String myState;      
  3.     public String getState() {      
  4.     return myState;      
  5.     }      
  6.     public void setState(String s) {      
  7.     myState = s;      
  8.     }      
  9. }   

在AndroidManifest.xml的application加个name属性就可以了,如下面所示:

<application android:name=".MyApp" android:icon="@drawable/icon" android:label="@string/app_name">  

 

使用时:

Java代码   
  1. class Blah extends Activity {      
  2.   @Override     
  3.   public void onCreate(Bundle b){      
  4.     ...      
  5.     MyApp appState = ((MyApp)getApplicationContext());      
  6.     String state = appState.getState();      
  7.     ...      
  8.   }      
  9. }    

 

 

【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)》的研究资源,重点围绕电力系统中连锁故障的传播机制,提出了种N-k多阶段双层优化模型,并结合故障场景筛选方法提升系统安全性与鲁棒性。该模型通过Matlab代码实现,可用于模拟复杂电力系统在多重故障下的响应特性,支持对关键故障路径的识别与优化决策,适用于高水平科研复现与工程仿真分析。文中还列举了大量相关技术方向的配套资源,涵盖智能优化算法、电力系统管理、机器学习、路径规划等多个领域,并提供了网盘链接以便获取完整代码与资料。; 适合人群:具备电力系统、优化理论及Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源系统安全分析的工程技术人员,尤其适合致力于高水平论文(如EI/SCI)复现与创新的研究者。; 使用场景及目标:①复现顶级期刊关于N-k故障与连锁传播的优化模型;②开展电力系统韧性评估、故障传播分析与多阶段防御策略设计;③结合YALMIP等工具进行双层优化建模与场景筛选算法开发;④支撑科研项目、学位论文或学术成果转化。; 阅读建议:建议读者按照文档提供的目录顺序系统学习,优先掌握双层优化与场景筛选的核心思想,结合网盘中的Matlab代码进行调试与实验,同时参考文中提及的智能算法与电力系统建模范例,深化对复杂电力系统建模与优化的理解。
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