Array 和 ArrayCollection 区别

本文探讨了Flex中ArrayCollection与Array作为数据提供者的不同之处。ArrayCollection提供了更强大的功能,如检索、过滤、排序等,并能确保数据与控件的实时同步更新。文章通过示例代码展示了如何使用ArrayCollection进行数据绑定。

      ArrayCollection 实现接口 ICollectionView,在 Flex 的类定义内属于[数据集],他提供更强大的检索、过滤、排序、分类、更新监控等功能。FDK2提供的类似的类还有 XMLListCollection

      这两者差别在于如果用 array 在作为 data provider 绑定于 control 之上,就无法获得控件的更新,除非控件被重新绘制或者 data provider 被重新指定,而 Collection 则是将 array 的副本存储于 Collection 类的某个对象之中,其特点是 Collection 类本身就具备了确保数据同步的方法,例子如下(取自 adobe 内部工程师 training 示例,稍有改变)

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<mx:Application xmlns:mx="
http://www.adobe.com/2006/mxml">
      <mx:Script>
          <![CDATA[
              import mx.collections.ArrayCollection;
              [Bindable]
              public var myArray:Array=["北京","上海","深圳"];
              [Bindable]
              public var myCollection:ArrayCollection=new ArrayCollection(myArray);
              public function addCountryToArray(country:String):void{
                  myArray.push(country);
              }
              public function addCountryToCollection(country:String):void{
                  myCollection.addItem(country);
              }
          ]]>
      </mx:Script>
      <mx:TextInput id="countryTextInput" text="广州"/>
      <mx:Label text="Bound to Array (Raw Object)"/>
      <mx:Button click="addCountryToArray(countryTextInput.text)" label="Add Country to Array"/>
      <mx:List dataProvider="{myArray}" width="200"/>
      <mx:Label text="Bound to Collection"/>
      <mx:Button click="addCountryToCollection(countryTextInput.text)" label="Add Country to Collection"/>
      <mx:List dataProvider="{myCollection}" width="200"/>
</mx:Application> 

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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