46、iOS开发:多任务处理与图形绘制全解析

iOS开发:多任务处理与图形绘制全解析

1. 应用状态恢复与背景处理

在iOS应用开发中,确保应用状态的恢复和合理的背景处理是提升用户体验的关键。

1.1 恢复选择索引

当我们需要恢复应用的选择索引并使用它来配置分段控件时,不能使用 applicationWillEnterForeground 方法。因为在该方法被调用时,应用已经在运行,设置仍然完好。我们应该在应用新启动后的设置阶段进行操作,这就需要在 viewDidLoad 方法中添加以下代码:

[self.view addSubview:self.label];

NSNumber *indexNumber = [[NSUserDefaults standardUserDefaults]
                         objectForKey:@"selectedIndex"];
if (indexNumber) {
    NSInteger selectedIndex = [indexNumber intValue];
    self.segmentedControl.selectedSegmentIndex = selectedIndex;
}

这里需要进行一个简单的检查,以查看 selectedIndex 键是否有存储的值,以覆盖首次启动应用等情况,因为在首次启动时可能没有进行任何选择。

1.2 请求更多背景处理时间

应用在进入后台状

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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