Android SharedPreferences数据存储

Android音乐播放与SharedPreferences

package com.Aina.Android;

import java.io.IOException;

import android.content.Context;
import android.media.MediaPlayer;

/**
* com.Aina.Android
* Pro_SharedPreferences
* @author Aina.huang E-mail: 674023920@qq.com
* @version 创建时间:2010 Jun 18, 2010 5:11:14 PM
* 类说明
*/
public class MIDIPlayer {

private MediaPlayer mMediaPlayer = null;
private Context mContext = null;

public MIDIPlayer(Context context){
this.mContext = context;
}
//播放音乐
public void PlayMusic(){
mMediaPlayer = MediaPlayer.create(mContext, R.raw.start);//装载音乐
mMediaPlayer.setLooping(true);//设置是否循环播放
try {
mMediaPlayer.prepare();
} catch (IllegalStateException e) {
e.printStackTrace();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
mMediaPlayer.start();
}
//停止并是否音乐
public void FreeMusic(){
if(mMediaPlayer != null){
mMediaPlayer.stop();
mMediaPlayer.release();
}
}
}




package com.Aina.Android;

import android.app.Activity;
import android.content.SharedPreferences;
import android.os.Bundle;
import android.util.Log;
import android.view.KeyEvent;
import android.widget.TextView;

public class Test_SharedPreferences extends Activity {
/** Called when the activity is first created. */
private MIDIPlayer mMIDIPlayer = null;
private Boolean mbMusic = false;
private TextView tv = null;
@Override
public void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
Log.i("TAG-onCreate", "onCreate()");
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout.main);
tv = (TextView) this.findViewById(R.id.TextView);
mMIDIPlayer = new MIDIPlayer(this);
//取得活动的Preferences对象.
SharedPreferences settings = this.getPreferences(Activity.MODE_PRIVATE);
//取得值
mbMusic = settings.getBoolean("bmusic", false);
if(mbMusic){
tv.setText("当前音乐状态:开");
mbMusic = true;
mMIDIPlayer.PlayMusic();//播放
}else{
tv.setText("当前音乐状态:关");
mbMusic = false;
}
}
@Override
public boolean onKeyDown(int keyCode, KeyEvent event) {
if(keyCode==KeyEvent.KEYCODE_DPAD_UP){
tv.setText("当前音乐状态:开");
mbMusic = true;
mMIDIPlayer.PlayMusic();//播放
}else if(keyCode==KeyEvent.KEYCODE_DPAD_DOWN){
tv.setText("当前音乐状态:关");
mbMusic = false;
mMIDIPlayer.FreeMusic();
}
return super.onKeyDown(keyCode, event);
}
@Override
protected void onPause() {
Log.i("TAG-onPause", "onPause()");
//取得活动的Preferences对象.
SharedPreferences uistate = this.getPreferences(Activity.MODE_PRIVATE);
//取得编辑对象
SharedPreferences.Editor e = uistate.edit();
//设置值
e.putBoolean("bmusic", mbMusic);
//提交
e.commit();
if(mbMusic){
mMIDIPlayer.FreeMusic();//停止释放音乐.
}
super.onPause();
}


}
【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。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值