23、深入探索 iOS 应用中的 Tab 栏、选择器与表格视图

深入探索 iOS 应用中的 Tab 栏、选择器与表格视图

1. Tab 栏与选择器应用开发

1.1 spin 方法实现

当用户点击 Spin 按钮时,spin 方法会被触发。在该方法中,我们首先声明几个变量来跟踪用户是否获胜:

BOOL win = NO;
int numInRow = 1;
int lastVal = -1;

接着,我们遍历五个组件,为每个组件随机选择一个新的行:

for (int i = 0; i < 5; i++) {
    int newValue = arc4random_uniform((uint)[self.images count]);
    if (newValue == lastVal) {
        numInRow++;
    } else {
        numInRow = 1;
    }
    lastVal = newValue;
    [self.picker selectRow:newValue inComponent:i animated:YES];
    [self.picker reloadComponent:i];
    if (numInRow >=3) {
        win = YES;
    }
}

最后,根据是否获胜设置标签文本:

if (win) {
    self.winL
内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模求解。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码和案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置求解器调用方式,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
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