Android数据存储之文件存储

本文介绍了Android应用程序中如何使用文件存储数据的基本方法,包括存储位置、应用场景、存储步骤及示例代码,并强调了不同存储模式的区别。

一、介绍
以文件的形式存储数据信息,默认存储的位置是sdcard。
二、应用场景
存储一些简单的文本数据或者二进制数据。
三、存储步骤
1.判断是否存在外部存储器;
2.通过Context提供了两个方法来打开数据文件里的文件IO流 FileInputStream openFileInput(String name); FileOutputStream(String name , int mode),这两个方法第一个参数 用于指定文件名,第二个参数指定打开文件的模式。具体有以下值可选:

MODE_PRIVATE:
为默认操作模式,代表该文件是私有数据,只能被应用本身访问,在该模式下,写入的内容会覆盖原文件的内容,如果想把新写入的内容追加到原文件中。可 以使用Context.MODE_APPEND

MODE_APPEND:
模式会检查文件是否存在,存在就往文件追加内容,否则就创建新文件,且当前文件可以被其他应用读取;

MODE_WORLD_WRITEABLE:
表示当前文件可以被其他应用写入。

3.写入或者读取文件信息。
四、示例代码

package com.example.storagedemo;

import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import android.content.Context;

public class FileStorageUtil {
    public static String read(Context context) {
        try {
            FileInputStream inStream = context.openFileInput("message.txt");
            byte[] buffer = new byte[1024];
            int hasRead = 0;
            StringBuilder sb = new StringBuilder();
            while ((hasRead = inStream.read(buffer)) != -1) {
                sb.append(new String(buffer, 0, hasRead));
            }

            inStream.close();
            return sb.toString();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } 
        return null;
    }

    public static void write(Context context,String msg){
        // 步骤1:获取输入值
        if(msg == null) return;
        try {
            // 步骤2:创建一个FileOutputStream对象,MODE_APPEND追加模式
            FileOutputStream fos = context.openFileOutput("message.txt",
                    Context.MODE_APPEND);
            // 步骤3:将获取过来的值放入文件
            fos.write(msg.getBytes());
            // 步骤4:关闭数据流
            fos.close();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

记得添加SdCard访问权限

 <uses-permission android:name="android.permission.READ_EXTERNAL_STORAGE" />
    <uses-permission android:name="android.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE" />
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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