IOS查询结果以tableview显示的异常处理

本文介绍在iOS编程中使用TableView展示数据库信息时如何处理异常。通过一个具体的代码示例,展示了如何使用@try、@catch和@finally语句块来捕获并处理异常,确保应用程序的稳定运行。

在IOS编程中,需要常用到tableview来显示从数据库查询的信息,同时也需要对与抛出的异常进行处理。

下面将在项目中遇到的异常信息处理进行解析:

具体代码如下:


@try {
            records=[XTget getResource:strURL];
        }
        @catch (XXTException *exception) {
            if (exception.exceptionType != -100 && exception.exceptionType !=-300) {
              
                UIAlertView *alertview=[[UIAlertView alloc] initWithTitle:@"提示" message:@"抱歉,没有查询到您需要的信息"
                                                                 delegate:nil cancelButtonTitle:@"确定" otherButtonTitles: nil];
                
                [alertview show];
                records = nil;
            }
            return;//此处的return如果缺失,则会造成异常闪退,编程之中应该注意。
        }
        @finally {
            
        }



【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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