认认真真写安卓,服务篇,组件(Service)

本文详细介绍了Android服务的基础概念和生命周期管理,包括如何创建、启动及销毁服务。通过具体实例解析了服务的重要回调方法如onCreate(), onStartCommand() 和 onDestroy() 的工作原理。

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服务的作用:运行一些耗时操作,接收服务端消息之后进行处理,并发的执行一些动作。

服务基础: 创建服务;启动服务;销毁服务。

public class MyService extends Service {

    public static final String TAG = "MyService";
    
    //
    @Override
    public IBinder onBind(Intent intent) {
        return null;
    }
    
    //服务第一次创建调用该方法
    @Override
    public void onCreate() {
        super.onCreate();
        Log.w(TAG, "in onCreate");
    }

    //开始服务时
    @Override
    public int onStartCommand(Intent intent, int flags, int startId) {
        Log.w(TAG, "in onStartCommand");
        return START_STICKY;
    }

    @Override
    public void onDestroy() {
        super.onDestroy();
        Log.w(TAG, "in onDestroy");
    }
}

这里的onBind是Service基类的抽象类,下面再说,其它三个方法就是服务的三个步骤。

1.上面是第一步 定义一个自己的服务类

2.所有安卓组件都必须在Manifest.xml中注册 服务也不例外

<service android:enabled="true" android:name=".MyService" />

3.启动与停止服务

startService(serviceIntent);       stopService(serviceIntent);


当运行startService(serviceIntent) 之后就会依次调用上面提到的三个方法,然而当按Home键,华为Pad会关闭当前程序时,后台是没有服务的,小米的不会关闭,但如果按菜单键,上划关闭应用,则不会调用Service的onDestroy()方法。而一直点返回是不会关闭应用程序的,程序会在后台运行。

(其实这里很容易让人懵逼,都说服务是放在后台运行的,可为什么应用程序被杀掉之后,服务也停止了呢?

服务有没有停止是通过android手机的设置界面——>更多应用——>找到相应的app名称,你会发现微信和QQ的都有两个进程和服务,但是它们的软件通过上述方法被关闭之后,进程和服务都是存活的,然后我们自己的程序和服务却被关闭了,网上有很多帖子,讲的一个思路,却没有可行的方法与代码做参考,很心累!!!!导致我不想继续写服务相关的知识)




<think>好的,我需要帮助用户找到用C++编动态规划背包问题的代码示例。首先,我应该回忆一下背包问题的不同类型,比如0-1背包和完全背包,因为它们的实现方式不同。根据用户提供的引用,特别是引用[2]、[4]和[5],里面提到了动态规划解决背包问题的方法,以及一些优化策略。 首先,我需要确定用户需要的是哪种背包问题。用户没有具体说明,但根据常见情况,0-1背包是最基础的,所以应该先提供0-1背包的代码示例。然后,可能还需要区分是求最大价值还是其他变种,比如完全背包或者多重背包。不过引用中提到的示例大多是0-1背包和完全背包,比如引用[4]讨论了完全背包的遍历顺序,而引用[2]提到了混合背包问题。 接下来,我需要确保代码符合动态规划的标准结构,使用数组dp来保存状态,并正确初始化。根据引用[3]中的代码示例,比如使用vector<int> dp(n+1, INT_MAX),然后逐步填充,这可能适用于完全背包的某个变种。但0-1背包通常会用二维数组或者一维数组逆序遍历。 在引用[4]中,完全背包的遍历顺序是先物品后背包,并且背包容量是正序遍历,而0-1背包则是逆序遍历。因此,在编0-1背包代码时,应该注意这一点。例如,引用[4]中的代码片段展示了完全背包的遍历方式,而0-1背包则需要不同的处理。 用户提供的引用[5]中的示例提到了动态规划背包问题,可能是指0-1背包,因为这是最常被引用的。因此,我应该先给出0-1背包的标准动态规划实现,使用一维数组优化空间复杂度。代码结构应包括输入处理、dp数组初始化、遍历物品和背包容量,并更新dp值。 然后,可能还需要解释代码的关键部分,比如为什么逆序遍历背包容量,以及状态转移方程的含义。此外,根据引用[2]中的内容,可以提到优化策略,比如空间优化到一维数组。 用户还可能想知道如何扩展到完全背包或其他变种,因此应该在相关问题中提出这些,或者简要说明如何修改代码以适应不同情况。例如,引用[4]中的完全背包代码将背包容量正序遍历,而0-1背包是逆序。 最后,需要确保代码语法正确,符合C++标准,比如使用vector容器,正确的循环结构,以及输出结果。同时,引用相关的引用来源,比如引用[2]和[4]来支持代码的正确性。</think>### 动态规划背包问题的C++实现(0-1背包) #### 1. 问题分析 0-1背包问题的核心是在背包容量限制下选择物品,使得总价值最大。每个物品只能选一次。动态规划的状态转移方程为: $$ dp[j] = \max(dp[j], dp[j - weight[i]] + value[i]) $$ 其中 $j$ 表示背包容量,$i$ 表示物品索引[^2][^4]。 #### 2. 代码实现 ```cpp #include <iostream> #include <vector> using namespace std; int knapsack(int bagWeight, vector<int>& weight, vector<int>& value) { vector<int> dp(bagWeight + 1, 0); // 遍历物品 for (int i = 0; i < weight.size(); i++) { // 逆序遍历背包容量(确保物品只选一次) for (int j = bagWeight; j >= weight[i]; j--) { dp[j] = max(dp[j], dp[j - weight[i]] + value[i]); } } return dp[bagWeight]; } int main() { vector<int> weight = {2, 3, 4, 5}; vector<int> value = {3, 4, 5, 6}; int bagWeight = 8; cout << "最大价值:" << knapsack(bagWeight, weight, value); // 输出:11 return 0; } ``` #### 3. 关键说明 - **逆序遍历**:防止同一物品被重复选取,保证0-1背包特性[^4] - **状态定义**:`dp[j]` 表示容量为 $j$ 的背包能装的最大价值 - **时间复杂度**:$O(N \cdot W)$,$N$ 为物品数量,$W$ 为背包容量 ### 完全背包变种 若物品可重复选(完全背包),只需将背包容量改为**正序遍历**: ```cpp for (int j = weight[i]; j <= bagWeight; j++) { // 正序 dp[j] = max(dp[j], dp[j - weight[i]] + value[i]); } ```
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