Flex Application 初始化事件的顺序

本文详细解析了Flex应用的初始化过程,包括不同事件的触发顺序及其应用场景,特别是如何利用这些事件来确保组件数据的正确初始化。

(1)首先测试下单个Application的初始化事件的顺序

顺序如下:

preinitialize

在组件初始化序列开始时调度。在这个事件里面调用Application里的组件会出错。因为这个时候组件还没有开始初始。

initialize

当组件完成构建并设置了所有初始化属性后调度。

creationComplete

当组件完成其构建、属性处理、测量、布置和绘制时调度。

applicationComplete

在 Application 经过初始化、由 LayoutManager 处理并附加到显示列表后调度。

(2)现在在Application里放了个自定义组件

顺序如下:

preinitialize             Application的preinitialize先触发

Child:preinitialize       然后子级的preinitialize再触发

Child:initialize          接着就先触发子级的initialize

initialize                再触发Application的initialize

Child:creationComplete    再接着就先触发子级的creationComplete

creationComplete          然后才到Application的creationComplete

applicationComplete       最后是Application的applicationComplete被触发了。

更多的时候。我们是接触一个Application多个组件。

<1>每个组件有自己的数据要初始化,这个时候,我们就要清楚在哪个事件里对组件的数据进行初始化。

<2>有的时候某个组件初始化的数据要依据Application里的数据时。一定要保证Application的共用数据必须要在子级组件初始化前完成。

对于情况<2>我的建议是为子级组件侦听ADDED_TO_STAGE事件。。在ADDED_TO_STAGE事件触发时进行数据初始 化。因为子级的ADDED_TO_STAGE事件是在Application的creationComplete触发后才触发的。

基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究与实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流与交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新与收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址与路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模与实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
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