Android 学习之界面跳转

本文介绍了一个简单的Android应用界面跳转示例,通过按钮触发不同界面的切换,并提供了具体的实现代码片段。

2、简单的两个界面跳转。

public void setViewOneCommand(){//这里的setViewOneCommand名可以自己写。//只是在onCreate方法中调用时使用。

        Button btn = (Button)findViewById(R.id.showB);//这里要注意获取id  //的时候一定要是本视图内的id即调用这个方法时候的界面里的元素。//否则会出错。即当前界面上的按钮。

        btn.setOnClickListener(new View.OnClickListener(){

            public void onClick(View v){

                helloworld.this.setContentView(R.layout.second);//此方法//是设置显示哪个界面。即res.layout下的xml文件。

                helloworld.this.setViewTwoCommand();//初始化此界面上信息相//关方法。

            }

}

//此方法内容与上【即上面方法】setViewOneCommand()中的解释大概类似。

public void setViewTwoCommand(){

        Button btnBack=(Button)findViewById(R.id.go2);

        btnBack.setOnClickListener(new View.OnClickListener(){

            public void onClick(View v){

              helloworld.this.setContentView(R.layout.main);

              helloworld.this.setViewOneCommand();

            }

        });

        Button btnExit=(Button)findViewById(R.id.exit);

        btnExit.setOnClickListener(new View.OnClickListener(){

            public void onClick(View v){

                helloworld.this.finish(); //此方法是退出应该程序。

            }

        });

 }

 //初始化界面

     public void onCreate(Bundle savedInstanceState) {

        super.onCreate(savedInstanceState);

        setContentView(R.layout.main);//设置显示哪个界面

        setViewOneCommand();//设置相关内容

 }

【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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