一起Talk Android吧(第三十一回:Android中的Activity三)

本文详细介绍了Android中Activity的六种运行状态:初始化、启动、运行、暂停、停止和销毁,并解释了各状态对应的生命周期方法,如onCreate、onStart、onResume等。

各位看官们,大家好,上一回中咱们说的是Android中Activity的例子,这一回咱们继续说该例子。闲话休提, 言归正转。让我们一起Talk Android吧!


看官们,好久不见,继上一回说完Acitivity的例子后,有部分看官想继续了解Activity的生命周期的内容,我们就继续接着上一回的话题进行。时间有些长了,如果大家忘记的话可以打开上一回中Acitivity生命周期的图形。我们会结合图形中的内容进行讲解。

看官们,在详细介绍Activity生命周期前,我们先介绍一下Activity的运行状态。它有以下六种运行状态:

  • 初始化(init)
  • 启动(start)
  • 运行(running)
  • 暂停(pause)
  • 停止(stop)
  • 销毁(destroy)

接下来,我们分别介绍这六种状态。

初始化(init)

在这个状态下主要是进行初始化Activity相关的工作,比如加载布局中的控件。该状态对应生命周期中的onCreate方法。当Activity处于这个状态时,就会回调onCreate方法,因此,我们可以该方法中做一些与Activity初始化相关的工作。

启动(start)

在这个状态下,会加载Activity,直到Activity可以被看到。该状态对应的是生命周期中的onStart方法。当Activity处于这个状态时,就会回调onStart方法。

运行(running)

在这个状态下,Activity获取到了焦点,我们可以对Activity进行操作。Activity也会响应我们的操作。该状态对应的是生命周期中的onResume方法。当Activity处于这个状态时,就会回调onResumes方法。因此我们可以在该方法中处理一些响应Activity操作的事情,比如设置事件监听器等。

暂停(pause)

在这个状态下,我们仍然可以看到Activity,但是不能在Activity中获取焦点,我们需要在该状态下保存Activity中的相关数据,以便Activity再次运行时使用。该状态对应的是生命周期中的onPause方法。当Activity处于这个状态时,就会回调onPause方法。因此我们可以在该方法中保存Activity中的相关数据。

停止(stop)

在这个状态下,会移除Activity,直到我们看不到Activity为止。该状态对应的是生命周期中的onStop方法。当Activity处于这个状态时,就会回调onStop方法。

销毁(destroy)

在这个状态下会释放Activity中相关的资源。该状态对应的是生命周期中的onDestroy方法。当Activity处于这个状态时,就会回调onDestroy方法。因此我们可以在该方法中处理一些释放资源相关事情,比如注销广播接收器,销毁服务等。

看官们,关于Activity的状态我们就介绍这些,希望大家能够理它们的含义,我觉得大家可以结合进程状态来理解Activity的状态,因为从进程的角度看Activity也是一个进程。此外,我在这里介绍的状态和官方介绍的状态不一样,官方给出的状态只有三种:运行,暂停,停止。对比来看,官方状态中的运行、暂停和停止与我们介绍中的运行、暂停和停止一致。我们介绍的状态比官方状态多了三种,这三种是我们为了方便大家理解而加上去的,加上这些状态后,每一种状态就会对应一种回调方法,这样可以帮忙大家理解如何去使用不同的回调方法。从知识的准确性上来讲,大家以官方内容为准。

最后说一些个人观点:我感觉官方给的这个状态是不完整的,没有初始化直接就是运行,显然不合理。当然了,官方可能有其它的理由吧。我这也是一家之言,欢迎大家来讨论。

各位看官,关于Android中的Activity的例子咱们就介绍到这里,欲知后面还有什么例子,且听下回分解!


内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
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