33、Android开发中的“Network MVC”模式及实战应用

Android开发中的“Network MVC”模式及实战应用

1. “Network MVC”模式概述

在Android开发里,有一种巧妙的模式利用了内容提供者API与RESTful HTTP使用之间的便利对称性,即Activity→ContentProvider→SyncAdapter的流程。Android同步适配器为设备和云端之间同步用户数据提供了框架,像Google联系人就使用了同步适配器。在这种场景下,活动会使用内容提供者API来访问由同步适配器同步的数据。

我们将第二种模式视为一种网络化的MVC形式,称之为“Network MVC”。在这种模式中,内容提供者从网络拉取数据,再将其注入常规的Android MVC中。可以把内容提供者看作网络状态的模型,它既能用本地状态满足数据请求,也能从网络获取数据。采用这种方法,控制器和视图代码不应直接创建网络请求来访问和管理应用程序数据。相反,应用程序的视图和控制器应使用ContentResolver API通过内容提供者进行数据查询,内容提供者应异步加载网络资源并将结果存储在本地数据缓存中。

内容提供者查询数据的具体步骤如下:
1. 提供者匹配传入的URI,并查询本地数据库中之前匹配该查询的项目。
2. 提供者始终尝试获取查询的最新状态,然后生成一个异步REST请求以从网络加载内容。此行为可根据请求进行配置。
3. 提供者将初始本地查询的游标返回给客户端。
4. 异步加载线程决定是否需要刷新提供者缓存中的数据;如果需要,提供者从网络加载并解析数据。
5. 当网络内容到达时,提供者直接将每个新数据项插入数据库,然后通知客户端新数据的URI。由于插入操作已在内容提供者内部完成,因此无需

【SCI级别】多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)和鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30寻优对比内容概要:本文档主要介绍了一项关于多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)与标准鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30上进行寻优性能对比的研究,属于智能优化算法领域的高水平科研工作。文中通过Matlab代码实现算法仿真,重点展示了HHWOA在收敛速度、寻优精度和稳定性方面的优势,体现了多策略改进的有效性。该研究适用于复杂优化问题求解,尤其在工程优化、参数辨识、机器学习超参数调优等领域具有应用潜力。; 适合人群:具备一定算法基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能优化算法开发应用的工程技术人员,尤其适合致力于SCI论文写作与算法创新的研究者。; 使用场景及目标:①用于理解鲸鱼优化算法的基本原理及多策略改进思路(如种群初始化、非线性收敛因子、精英反向学习等);②为智能优化算法的性能测试与对比实验提供CEC2017标准测试平台的实现参考;③支撑学术研究中的算法创新与论文复现工作。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注HHWOA的改进策略模块与WOA的差异,通过重复实验验证算法性能,并可将其思想迁移至其他优化算法的改进中,提升科研创新能力。
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