android :再按一次退出程序(实现代码)

本文详细介绍了如何在Android中通过dispatchKeyEvent方法处理返回按键事件,包括事件监听、双击退出机制的设计及实现细节。通过实例演示了如何在TabActivity中捕获并响应返回键操作,避免了传统onKeyDown方法可能遇到的问题。
private long exitTime = 0;
	
/**
 * 捕捉返回事件按钮
 * 
 * 因为此 Activity 继承 TabActivity 用 onKeyDown 无响应,所以改用 dispatchKeyEvent
 * 一般的 Activity 用 onKeyDown 就可以了
 */

@Override
public boolean dispatchKeyEvent(KeyEvent event) {
  if (event.getKeyCode() == KeyEvent.KEYCODE_BACK) {
    if (event.getAction() == KeyEvent.ACTION_DOWN && event.getRepeatCount() == 0) {
      this.exitApp();
    }
    return true;
  }
  return super.dispatchKeyEvent(event);
}

/**
 * 退出程序
 */
private void exitApp() {
  // 判断2次点击事件时间
  if ((System.currentTimeMillis() - exitTime) > 2000) {
    Toast.makeText(MainActivity.this, "再按一次退出程序", Toast.LENGTH_SHORT).show();
    exitTime = System.currentTimeMillis();
  } else {
    finish();
  }
}

转自:http://www.cnblogs.com/limengwei/archive/2013/03/03/2981279.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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