Android TableLayout的使用

本文详细介绍了Android中TableLayout的三个常用属性:collapseColumns用于隐藏指定列;shrinkColumns使指定列自动填充可用空间;stretchColumns则尽量填充指定列的空间。通过实例展示了不同属性的效果。
TableLayout经常用的属性是:

  1.android:collapseColumns:以第0行为序,隐藏指定的列:把android:collapseColumns=0,2 意思是把第0和第2列隐藏
2.android:shrinkColumns:以第0行为序,自动延伸指定的列填充可用部分:当LayoutRow里面的控件还没有布满布局时,shrinkColumns不起作用,设置了shrinkColumns=0,1,2,布局完全没有改变,因为LayoutRow里面还剩足够的空间。当LayoutRow布满控件时,设置了shrinkColumns=2,则控件自动向垂直方向填充空间
3.android:stretchColumns:以第0行为序,尽量把指定的列填充空白部分:设置stretchColumns=1,则结果如下图,第1列被尽量填充(Button02与TextView02同时向右填充,直到TextView03被压挤到最后边)。
【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与改进中。
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