Android 翻页卷曲 电子书源代

本文介绍了一个基于Android系统的卷曲翻页电子书应用,该应用能够在三星T959手机(Android 2.3系统)上流畅运行,并能够快速加载大容量文本文件。文章提供了完整的源代码下载链接及步骤。

测试卷曲DEMO环境:三星T959 手机一部 系统 Android 2.3

测试txt文件位置:请自行将z8806c.txt放置SDcard 根目录,进行测试

测试txt文件大小:98.5 MB(103,387,040 字节)电子书文件一个(为了复制出这么大的文本文件,电脑足足卡了20多分钟,实际中应该没有这么大的电子书,我想说明什么,你懂的.....不解释)

读取此文本时间:低于0.5毫秒(貌似夸张了一点)

Android 翻页卷曲 电子书源代码下载:

免费下载地址在 http://linux.linuxidc.com/

用户名与密码都是www.linuxidc.com

具体下载目录在 /pub/Android源码集锦/2011年/11月/Android 翻页卷曲 电子书源代码/

 

package sf.hmg.turntest;

import java.io.IOException;

import android.app.Activity;
import android.graphics.Bitmap;
import android.graphics.BitmapFactory;
import android.graphics.Canvas;
import android.graphics.Matrix;
import android.graphics.Paint;
import android.graphics.PointF;
import android.os.Bundle;
import android.util.FloatMath;
import android.view.MotionEvent;
import android.view.View;
import android.view.View.OnTouchListener;
import android.view.Window;
import android.view.WindowManager;
import android.widget.Toast;

public class turntest extends Activity {
 /** Called when the activity is first created. */
 private PageWidget mPageWidget;
 Bitmap mCurPageBitmap, mNextPageBitmap;
 Canvas mCurPageCanvas, mNextPageCanvas;
 BookPageFactory pagefactory;

 @Override
 public void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
  super.onCreate(savedInstanceState);
  requestWindowFeature(Window.FEATURE_NO_TITLE);
  getWindow().setFlags(WindowManager.LayoutParams.FLAG_FULLSCREEN,
    WindowManager.LayoutParams.FLAG_FULLSCREEN);
  mPageWidget = new PageWidget(this);
  setContentView(mPageWidget);

  mCurPageBitmap = Bitmap.createBitmap(480, 800, Bitmap.Config.ARGB_8888);
  mNextPageBitmap = Bitmap
    .createBitmap(480, 800, Bitmap.Config.ARGB_8888);

  mCurPageCanvas = new Canvas(mCurPageBitmap);
  mNextPageCanvas = new Canvas(mNextPageBitmap);
  pagefactory = new BookPageFactory(480, 800);

  pagefactory.setBgBitmap(BitmapFactory.decodeResource(
    this.getResources(), R.drawable.shelf_bkg));

  try {
   pagefactory.openbook("/sdcard/z8806c.txt");
   pagefactory.onDraw(mCurPageCanvas);
  } catch (IOException e1) {
   Toast.makeText(this, "电子书不存在,请将《z8806c.txt》放在SD卡根目录下,可以超过100M容量",
     Toast.LENGTH_LONG).show();
  }

  mPageWidget.setBitmaps(mCurPageBitmap, mCurPageBitmap);

  mPageWidget.setOnTouchListener(new OnTouchListener() {
   @Override
   public boolean onTouch(View v, MotionEvent e) {
    // TODO Auto-generated method stub

    boolean ret = false;
    if (v == mPageWidget) {
     if (e.getAction() == MotionEvent.ACTION_DOWN) {
      mPageWidget.abortAnimation();
      mPageWidget.calcCornerXY(e.getX(), e.getY());

      pagefactory.onDraw(mCurPageCanvas);
      if (mPageWidget.DragToRight()) {
       try {
        pagefactory.prePage();
       } catch (IOException e1) {
        // TODO Auto-generated catch block
        e1.printStackTrace();
       }
       if (pagefactory.isfirstPage())
        return false;
       pagefactory.onDraw(mNextPageCanvas);
      } else {
       try {
        pagefactory.nextPage();
       } catch (IOException e1) {
        // TODO Auto-generated catch block
        e1.printStackTrace();
       }
       if (pagefactory.islastPage()) {
        return false;
       }
       pagefactory.onDraw(mNextPageCanvas);
      }
      mPageWidget.setBitmaps(mCurPageBitmap, mNextPageBitmap);
     }

     ret = mPageWidget.doTouchEvent(e);
     return ret;
    }

    return false;
   }

  });

 }
}

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与码实现的对应关系,结合提供的网盘资下载完整码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能的微电网模型,并通过Matlab码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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