Activity 生命周期

本文详细介绍了Android中Activity的生命周期,包括四个主要状态:活跃/运行、暂停、停止和销毁。文章还探讨了与生命周期相关的非生命周期方法,如onSaveInstanceState(Bundle)等,并通过测试日志展示了不同场景下Activity状态的变化。

生命周期

系统以”Activity stack”(栈)的方式来管理Activities,新创建的activity都会置于栈顶,同时将之前位于栈顶的activity压至其下面。
Activity共有4个状态:

  • active/running : Activity 获取焦点
  • paused: Activity 失去焦点但仍对用户可见,比如弹出dialog
  • Stoped: Activity对用户不可见
  • killed:Activity被销毁

这里写图片描述

生命周期中包含三个主要环路:

  • 整个生命期:onCreate(Bundle)->onDestory()
  • 用户可见:onStart()->onStop()
  • 获取焦点:onResume->onPause()

与生命周期相关的非生命周期方法:

  • onSaveInstanceState(Bundle)
  • onRestoreInstanceState(Bundle)
  • onConfigurationChanged(Configuration)
  • onNewIntent(Intent intent)

onSaveInstanceState(Bundle)

在activity可能被系统销毁之前(onStop()之前)调用,系统会把当前activity的状态以key-value方式保存在Bundle中,当activity重新启动时,会在onCreate(Bundle)或者onRestoreInstanceState(Bundle)方法中从Bundle取回之前保存的状态,系统默认只保存有id的view资源。
注:该方法只有当系统回收activity之前调用,当用户主动销毁 activity时(比如点击返回键,调用finish),系统不会调用该方法。

onRestoreInstanceState(Bundle)

当系统重新初始化该activity,会在onStart()之后调用,并把之前保存在onSaveInstanceState(Bundle) 中的状态传入Bundle中。正常情况下在onCreate(Bundle)中即可获取之前Activity保存的状态,但有时可以在在Activity重新初始化结束之后单独执行该方法进行状态恢复。

onConfigurationChanged(Configuration)

当Activity运行时,设备配置发生改变时调用,前提条件是在AndroidManifest.xml中Activity节点下定义了android:configChanges属性,如果manifest中未定义任何相关属性,Activity会重启并使用新的配置。

onNewIntent(Intent intent)

当Activity位于栈顶时,重新启动当前的Activity系统不会创建新的Activity实例而会调用此方法。当Activity启动模式为SingleTop或者SingleTask时,重新启动时调用。

测试Log

  1. 启动Activity:
08-30 10:36:01.851 1062-1062/com.esimtek.test D/MainActivity: onCreate!
08-30 10:36:01.852 1062-1062/com.esimtek.test D/MainActivity: onStart!
08-30 10:36:01.853 1062-1062/com.esimtek.test D/MainActivity: onResume!

2.系统所屏或者点击Home键:

08-30 10:40:13.942 1570-1570/com.esimtek.test D/MainActivity: onPause!
08-30 10:40:14.048 1570-1570/com.esimtek.test D/MainActivity: onSaveInstanceState!
08-30 10:40:14.049 1570-1570/com.esimtek.test D/MainActivity: onStop!

3.解锁或者再次进入Activity:

08-30 10:41:58.775 1570-1570/com.esimtek.test D/MainActivity: onRestart!
08-30 10:41:58.800 1570-1570/com.esimtek.test D/MainActivity: onStart!
08-30 10:41:58.812 1570-1570/com.esimtek.test D/MainActivity: onResume!

4.横竖屏切换:

08-30 10:44:20.546 1570-1570/com.esimtek.test D/MainActivity: onConfigurationChanged!

注: 3.2之前,manifest中Activity属性添加:android:configChanges="orientation|keyboardHidden";
3.2后,android:configChanges="orientation|keyboardHidden|screenSize".

5.点击返回键:

08-30 10:48:32.909 1570-1570/com.esimtek.test D/MainActivity: onPause!
08-30 10:48:33.250 1570-1570/com.esimtek.test D/MainActivity: onStop!
08-30 10:48:33.250 1570-1570/com.esimtek.test D/MainActivity: onDestroy!
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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