ios俩个APP之间跳转、传值

本文介绍如何在两个iOS应用之间进行跳转,并演示如何传递文本字段数据。使用了自定义URL方案和UIApplication的openURL方法实现跨应用跳转,同时详细展示了如何在目标应用中捕获并处理这些跳转请求。

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两个APP之间的跳转是通过[[UIApplication sharedApplication] openURL:url]这种方式来实现的。

1.首先设置第一个APP的url地址

ios俩个APP之间跳转、传值

2.接着设置第二个APP的url地址

ios俩个APP之间跳转、传值

3.需要跳转的时候

NSString *urlString = [NSString stringWithFormat:@"AppJumpSecond://%@",textField.text];
[[UIApplication sharedApplication] openURL:[NSURL URLWithString:urlString]];

我这里将textField的文字也传过去

同样的,在第二个页面也是如此

NSString *urlString = [NSString stringWithFormat:@"AppJumpFirst://%@",textField.text];
[[UIApplication sharedApplication] openURL:[NSURL URLWithString:urlString]];

这样就能相互跳转了

4.处理传过去的数据

在上面传了textField的数据,接收时在AppDelegate的

- (BOOL)application:(UIApplication *)application openURL:(NSURL *)url sourceApplication:(NSString *)sourceApplication annotation:(id)annotation方法里。

在AppDelegate里设置属性

@property (nonatomic, strong) RootViewController *rvc;

在didFinishLaunchingWithOptions方法里添加

self.rvc = [[RootViewController alloc] init];
UINavigationController *nc = [[UINavigationController alloc] initWithRootViewController:self.rvc];
self.window.rootViewController = nc;

添加代码块

- (BOOL)application:(UIApplication *)application openURL:(NSURL *)url sourceApplication:(NSString *)sourceApplication annotation:(id)annotation
{
    self.rvc.textField.text = [[url host] stringByReplacingPercentEscapesUsingEncoding:NSUTF8StringEncoding];
    return YES;
}

使得textField显示另一个页面传过来的数据。

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,核心算法采用蒙特卡罗树搜索(MCTS)。项目旨在解决无人机在复杂三维环境中自主路径规划的问题,通过MCTS的随机模拟与渐进式搜索机制,实现高效、智能化的路径规划。项目不仅考虑静态环境建模,还集成了障碍物检测与避障机制,确保无人机飞行的安全性和效率。文档涵盖了从环境准备、数据处理、算法设计与实现、模型训练与预测、性能评估到GUI界面设计的完整流程,并提供了详细的代码示例。此外,项目采用模块化设计,支持多无人机协同路径规划、动态环境实时路径重规划等未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和无人机技术的研发人员;从事无人机路径规划、智能导航系统开发的工程师;对MCTS算法感兴趣的算法研究人员。 使用场景及目标:①理解MCTS算法在三维路径规划中的应用;②掌握基于MATLAB的无人机路径规划项目开发全流程;③学习如何通过MCTS算法优化无人机在复杂环境中的飞行路径,提高飞行安全性和效率;④为后续多无人机协同规划、动态环境实时调整等高级应用打下基础。 其他说明:项目不仅提供了详细的理论解释和技术实现,还特别关注了实际应用中的挑战和解决方案。例如,通过多阶段优化与迭代增强机制提升路径质量,结合环境建模与障碍物感知保障路径安全,利用GPU加速推理提升计算效率等。此外,项目还强调了代码模块化与调试便利性,便于后续功能扩展和性能优化。项目未来改进方向包括引入深度强化学习辅助路径规划、扩展至多无人机协同路径规划、增强动态环境实时路径重规划能力等,展示了广阔的应用前景和发展潜力。
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