已存在的Activity多源传值问题解决

本文介绍如何在Android中利用onNewIntent方法处理新的Intent,同时保持Activity状态不变。通过设置Intent标志,确保Activity在任务栈中仅实例化一次,并在接收到新Intent时更新其状态。
为了给已有的Activity传值或者保持两个Activity原来的状态,而又需要传值,解决这个问题方法,通过标记:

intent.addFlags(Intent.FLAG_ACTIVITY_REORDER_TO_FRONT);

它表示你跳转的activity如果第一次生成了以后就不在生成了。所以,根据activity的生命周期(这个你们可以自己去跟断点),每次进入activity执行onResume方法,

@Override
protected void onResume() {
Log.i("onResume", "onResume");
Bundle b = getIntent().getExtras();
String source = b.getString("source");
super.onResume();
};



然后重写onNewIntent方法,这个方法就是在不onDestroy activity的同时,能够传值

@Override
protected void onNewIntent(Intent intent) {
super.onNewIntent(intent);
setIntent(intent);
}


Activity的生命周期从onCreate开始,用来创建一个Activity也就是创建一个窗体,但一个Activty处于任务栈的顶端,若再次调用startActivity去创 建它,则不会再次创建,既不会执行onCreate方法。若你想利用已有的Acivity去处理别的Intent时,你就可以利用onNewIntent来处理。在onNewIntent 里面就会获得新的Intent.如果IntentActivity处于任务栈的顶端,也就是说之前打开过的Activity,现在处于
onPause
onStop 状态的话
其他应用再发送Intent的话,执行顺序为:
onNewIntent
onRestart
onStart
onResume
基于遗算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了统蜣螂优化算法在处理目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能利用率等个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等种分布式能的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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