android使用浮动搜索框的一些注意事项

本文介绍浮动搜索框的特点,包括其实现方式及其对Activity的影响。详细解释了两种触发搜索框的方法及如何传递参数,还讨论了不同配置下搜索请求的处理。
搜索框和普通对话框一样,浮动在屏幕的最上方,它不会改变任何Activity堆栈状态,没有任何Activity生命周期中的方法会被调用,只是当搜索框出现就,正在运行的Activity会失去输入焦点。

弹出浮动搜索框的两种办法:
1。通过在程序中执行onSearchRequested()方法
2。在 onCreate()方法中调用setDefaultKeyMode(DEFAULT_KEYS_SEARCH_LOCAL),这样,当用户按下键盘上的按键时,将会自动激活搜索框。

要给搜索框传递参数,我们需要重写onSearchRequested()方法,然后再执行搜索的activity中取得传递过来的参数。

如果当前的Activity就是响应搜索请求的Activity时,会有以下两种情况:
默认情况下,ACTION_SEARCH Intent将会创建一个新的Activity,并调用onCreate()方法,这个新的Activity会显示在最前面,你将同时有两个 Activity实例。当你按“返回”键里,会回到没有执行搜索前的一个Activity。
另一种情况是配置了android:launchMode=”singleTop”的Activity,这时,我们需要 在 onNewIntent(Intent)方法中处理搜索请求

关于singleTop,可以参考下面的链接:
http://android.group.iteye.com/group/blog/718835
讲述了Activity的四种加载模式。
【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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