Android Activity的生命周期

Android Activity生命周期详解
本文深入解析了Android Activity的生命周期,包括启动、暂停、重启、停止和销毁等关键状态的变化过程,以及如何通过生命周期回调实现相应的操作。
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1. 启动Activity:onCreate()->onStart()->onResume()->Activity is running

2. 按back键返回:onPause()->onStop()->onDestroy() 再次启动时:onCreate()->onStart()->onResume()->Activity is running

3.按home键返回:onPause()->onStop() 再次启动时:onRestart()->onStart()->onResume()->Activity is running

4.切换到别的Activity(当前Activity不finish): onPause()->onStop() 再次启动时:onCreate()->onStart()->onResume()->Activity is running


5.切换到别的Activity(当前Activity finish): onPause()->onStop()->onDestroy() 再次启动时:onCreate()->onStart()->onResume()->Activity is running

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package com.Aina.Android;

import android.app.Activity;
import android.content.Intent;
import android.os.Bundle;
import android.util.Log;
import android.view.View;
import android.widget.Button;

public class Test_CeShi extends Activity {
/** Called when the activity is first created. */
private int i = 1;
private Button btn;
/**
* 创建
*/
@Override
public void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
Log.i("TAG-onCreate", "onCreate()------------" + (i++));
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout.main);
btn = (Button) this.findViewById(R.id.Button01);
btn.setOnClickListener(new Button.OnClickListener(){

@Override
public void onClick(View v) {
Intent intent = new Intent(Test_CeShi.this,fg.class);
Test_CeShi.this.startActivity(intent);
// Test_CeShi.this.finish();
}

});
}

/**
* 重新开始
*/
@Override
protected void onRestart() {
Log.i("TAG-onRestart", "onRestart()------------" + (i++));
super.onRestart();
}

/**
* 启动
*/
@Override
protected void onStart() {
Log.i("TAG-onStart", "onStart()------------" + (i++));

super.onStart();
}

/**
* 重新启动
*/
@Override
protected void onResume() {
Log.i("TAG-onResume", "onResume()------------" + (i++));
super.onResume();
}

/**
* 暂停
*/
@Override
protected void onPause() {
Log.i("TAG-onPause", "onPause()------------" + (i++));

super.onPause();
}

/**
* 停止
*/
@Override
protected void onStop() {
Log.i("TAG-onStop", "onStop()------------" + (i++));
super.onStop();
}

/**
* 销毁
*/
@Override
protected void onDestroy() {
Log.i("TAG-onDestroy", "onDestroy()------------" + (i++));
super.onDestroy();
}

}
【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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