84、iOS开发:Interface Builder实时视图与图形绘制教程

iOS开发:Interface Builder实时视图与图形绘制教程

1. Interface Builder实时视图与嵌入式框架

1.1 使视图可设计

在添加代码后,在设备或模拟器上运行应用程序可以看到绘制了图形的视图。但为了避免每次查看代码效果都要编译和运行应用程序,可以让视图在Interface Builder中“实时”显示。只需在 MyDrawView.swift 文件的类声明前添加 @IBDesignable 指令:

import UIKit
import QuartzCore

@IBDesignable
class MyDrawView: UIView {

    var startColor: UIColor = UIColor.white
    var endColor: UIColor = UIColor.blue
    var endRadius: CGFloat = 100
    // ...
}

添加该指令后,Xcode会编译该类并在Interface Builder的故事板画布中渲染它。对 MyDrawView 代码的更改将立即反映在Interface Builder实时视图中。可以右键点击 MyDrawView.swift 文件,选择“在新窗口中打开”,然后在 MyDrawView.swift 文件中更改 endColor 变量的声明,将其赋值为不同的颜色,就能看到

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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