Android开发艺术探索读书笔记(第10章 消息机制)

本文探讨了为何UI访问不采用锁机制的原因,并介绍了ThreadLocal的工作原理及其应用场景。此外,还介绍了消息队列MessageQueue的实现方式以及主线程消息循环的工作流程。

为什么系统不对UI访问加上锁机制,原因有两个:
1.加锁会导致UI访问逻辑变得复杂
2.锁机制会降低UI访问效率,因为锁机制会阻塞某些线程执行。

ThreadLocal的工作原理
线程内部的一个数据存储类,在指定的线程中存储数据,其他线程无法获取到数据。

原理:不同线程访问同一个ThreadLocal的get方法时,ThreadLocal会从各自的线程中取出一个数组,然后再从数组中根据当前ThreadLocal的索引去查找对应的value值,很显然,不同线程中的数组是不同的。

应用场景
1.当数据是以线程为作用域并且不同线程具有不同数据副本的时候
2.复杂逻辑下的对象传递。

消息队列MessageQueue是用单链表实现的,单链表在插入和删除上比较有优势。

在子线程中,如果手动创建了Looper,在所有事情做完以后,要手动退出Looper,否则这个子线程一直处于等待状态。

主线程消息循环

Android的主线程就是ActivityThread,主线程的入口方法就是main,在main方法中系统会通过Looper.prepareMainLooper来创建主线程的Looper和MessageQueue,并通过Looper.loop来开启主线程的消息循环。
ActivityThread通过ApplicationThread和AMS进行进程间通信,AMS以进程间通信的方式完成ActivityThread的请求后会回调ApplicationThread中的Binder方法,然后ApplicationThread会向H发消息,H收到消息后会将Application中的逻辑切换到ActivityThread中去执行。

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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