android2.1取得通讯录联系人名字和电话号码

本文介绍了一种在Android系统中读取手机通讯录的方法,并详细展示了如何使用ContentResolver查询通讯录数据,包括联系人姓名、ID及电话号码等信息。

// 取得ContentResolver对象 ContentResolver cr = getContentResolver(); // 取得通讯录的光标 String orderBy = PhoneLookup.DISPLAY_NAME + " COLLATE LOCALIZED ASC"; Cursor cursor = cr.query(ContactsContract.Contacts.CONTENT_URI, null, null, null, orderBy); // 遍历通讯录 ArrayList<HashMap<String, Object>> listItem = new ArrayList<HashMap<String, Object>>(); for(int i=0; i<cursor.getCount() ;i++) { HashMap<String, Object> map = new HashMap<String, Object>(); cursor.moveToPosition(i); // No. map.put(COLUMN_ID, i + 1); // 取得联系人名字 int nameFieldColumnIndex = cursor.getColumnIndex(PhoneLookup.DISPLAY_NAME); String name = cursor.getString(nameFieldColumnIndex); map.put(COLUMN_NAME, name); // 取得联系人ID String contactId = cursor.getString(cursor.getColumnIndex(ContactsContract.Contacts._ID)); Cursor phone = cr.query(ContactsContract.CommonDataKinds.Phone.CONTENT_URI, null, ContactsContract.CommonDataKinds.Phone.CONTACT_ID + " = " + contactId, null, null); String number = ""; // 取得电话号码(可能存在多个号码) for(int j = 0; j < phone.getCount(); j++) { phone.moveToPosition(j); String strPhoneNumber = phone.getString(phone.getColumnIndex(ContactsContract.CommonDataKinds.Phone.NUMBER)); if (j > 0) { number += " , "; } number += strPhoneNumber; } map.put(COLUMN_NUMBER, number); Log.d(TAG, "number = " + number); phone.close(); listItem.add(map); } cursor.close(); // 生成适配器的Item和动态数组对应的元素 SimpleAdapter listItemAdapter = new SimpleAdapter(this, listItem,// 数据源 R.layout.list_item,// ListItem的XML实现 // 动态数组与ListItem对应的子项 new String[] { COLUMN_ID, COLUMN_NAME, COLUMN_NUMBER }, new int[] { R.id.TextView1, R.id.TextView2, R.id.TextView3 }); lv.setAdapter(listItemAdapter); }

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[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,并将其与遗传算法(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在收敛速度全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础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与改进中。
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