onActivityResult传值的使用

本文介绍了一个关于Android应用程序中多个Activity之间传递数据的具体实现案例。通过使用onActivityResult回调方法,文章详细展示了如何从一个Activity向另一个Activity发送数据,并在返回时接收这些数据更新UI。此外,还介绍了如何在AndroidManifest.xml文件中设置特定的action以便于Activity间的识别。

有时候在群里加入的新人总会喜欢问一些过去的问题  有时候不想回答 是因为回答的次数多了

不回答又打击人的积极性  谁让自己接触的早呢  为了省劲还是把简单的东西作为指导篇吧

 

多个activity之间的传值 其实就是onActivityResult,然后别忘了还有一个action的问题 就是在主xml中添加自己的action以便于识别,最后次activity别忘了finansh。

public class Wizard extends Activity {

    private TextView step1result, step2result, step3result;

    public static final String INTENT_STEP1 = "com.novoda.STEP1";
    public static final String INTENT_STEP2 = "com.novoda.STEP2";
    public static final String INTENT_STEP3 = "com.novoda.STEP3";

    private static final int STEP1 = 1;
    private static final int STEP2 = 2;
    private static final int STEP3 = 3;

    @Override
    public void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.wizard);
        
        this.step1result = (TextView)findViewById(R.id.step1result);
        this.step2result = (TextView)findViewById(R.id.step2result);
        this.step3result = (TextView)findViewById(R.id.step3result);  
        
        startActivityForResult(new Intent(Wizard.INTENT_STEP1), STEP1);        
    }
    
    
    protected void onActivityResult(int requestCode, int resultCode, Intent data) {
        switch (requestCode) {
            case STEP1:
                this.step1result.setText(data.getStringExtra("STEP1RESULT"));
                startActivityForResult(new Intent(Wizard.INTENT_STEP2), STEP2);    
                break;
            case STEP2:
                this.step2result.setText(data.getStringExtra("STEP2RESULT"));
                startActivityForResult(new Intent(Wizard.INTENT_STEP3), STEP3);    
                break;
            case STEP3:
                this.step3result.setText(data.getStringExtra("STEP3RESULT"));
                break;
        }
    }
}

 

public class Step1 extends Activity {

    @Override
    public void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.step1);

        Button nextStep = (Button)findViewById(R.id.goto2);
        nextStep.setOnClickListener(new View.OnClickListener() {
            public void onClick(View v) {
                Intent it = new Intent();
                it.putExtra("STEP1RESULT", ((EditText)findViewById(R.id.step1value)).getText()
                        .toString());
                setResult(Activity.RESULT_OK, it);
                finish();
            }
        });
    }
}

 

后面的step2 step3都是一样的了

然后还有主xml

<application android:icon="@drawable/icon" android:label="@string/app_name">
		<activity android:name=".Wizard" android:label="@string/app_name">
			<intent-filter>
				<action android:name="android.intent.action.MAIN" />
				<category android:name="android.intent.category.LAUNCHER" />
			</intent-filter>
		</activity>

		<activity android:name=".Step1" android:label="Step1">
			<intent-filter>
				<action android:name="com.novoda.STEP1" />
				<category android:name="android.intent.category.DEFAULT" />
			</intent-filter>
		</activity>

		<activity android:name=".Step2" android:label="Step2">
			<intent-filter>
				<action android:name="com.novoda.STEP2" />
				<category android:name="android.intent.category.DEFAULT" />
			</intent-filter>
		</activity>

		<activity android:name=".Step3" android:label="Step3">
			<intent-filter>
				<action android:name="com.novoda.STEP3" />
				<category android:name="android.intent.category.DEFAULT" />
			</intent-filter>
		</activity>
	</application>
	<uses-sdk android:minSdkVersion="7" />
</manifest> 

 

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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