AndroidStudio(Debug)调试

本文详细介绍了Android Studio中的调试方法,包括两种debug模式、断点设置与管理、断点跳转及逐步调试等核心功能,帮助开发者高效定位与解决问题。
AndroidStudio(Debug)调试

最近使用Android studio调试的比较多,记录一下

1、debug的两种模式
  • 重新开始的debug(从启动开始)

  • 插入式的debug(从当前页开始)

2、插入断点

如果已经在debug的模式下,还未执行到的行,可以在下面插入一个断点

其他的也就一样了

3、查看,屏蔽断点
  • 查看所有断点(上面的两个红豆),同时也可以选择关掉某一个breakpoint

  • 上面的红豆带一个斜杠,>可以不在该处停止,继续执行

  • 单个断点屏蔽(右键代码左边的红豆,可单独关闭)

enable: 就是去掉这个断点,不会在这里挺住

suspend: 挂起(没怎么用过)

4、断点的跳转

这个按钮,可以从当前断点跳到下一个断点

5、一步步的调试
  • 第一个,直接下一步
  • 第二个,进入该方法
  • 第三个,强制进入
  • 第四个,退出该方法

差不多了,基本就是这个样。功能点基本常用的就这么多。

【路径规划】(螺旋)基于A星全覆盖路径规划研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于A星算法的全覆盖路径规划”展开研究,重点介绍了一种结合螺旋搜索策略的A星算法在栅格地图中的路径规划实现方法,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法旨在解决移动机器人或无人机在未知或部分已知环境中实现高效、无遗漏的区域全覆盖路径规划问题。文中详细阐述了A星算法的基本原理、启发式函数设计、开放集与关闭集管理机制,并融合螺旋遍历策略以提升初始探索效率,确保覆盖完整性。同时,文档提及该研究属于一系列路径规划技术的一部分,涵盖多种智能优化算法与其他路径规划方法的融合应用。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人、自动化、智能控制及相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于服务机器人、农业无人机、扫地机器人等需要完成区域全覆盖任务的设备路径设计;②用于学习和理解A星算法在实际路径规划中的扩展应用,特别是如何结合特定搜索策略(如螺旋)提升算法性能;③作为科研复现与算法对比实验的基础代码参考。; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注A星算法与螺旋策略的切换逻辑与条件判断,并可通过修改地图环境、障碍物分布等方式进行仿真实验,进一步掌握算法适应性与优化方向。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值