Android 基础篇(三)细节

本文探讨了UI线程与子线程间通讯的方式,包括View.post、AsyncTask、Handler.post及RunOnUiThread等方法,并讨论了applicationContext与context的区别及使用场景。此外,还介绍了notification的工作原理以及如何在Android中使用Pull解析器处理XML文件。

关于UI线程与子线程的通讯方式

View.post 可读性差,维护困难,一来View对象
AsyncTask
handler.post 强大,用的多
RunOnUIThread
都可以实现主进程更新UI

对主进程UI界面控件进行修改的模型图,如图:

这里写图片描述

关于 applicationContext 和 context

官网的说法是:
1,如果你觉得这个对象用完就扔,那么使用context,反之活的久一点
2,如果你很多地方使用applicationContext 并且还忘记unregister,unbind,etc 那么就很容易造成泄露,等严重错误;

关于notifycation

收到的时候不会打断当前应用程序,,会现在状态栏提示一下,是一种延迟消息

关于bundle

bundle是一个类似与map的对象,只不过他的key是String

关于xml文件处理

javaee平台有两种方式 sax dom
android 集成了pull解析器(android平台的xml很多,足以见得该方法的优越性)
xml文件如:(有属性的叫Emelment Node 无属性的Node叫Text Node)

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<manifest>
    <application id="application1">
        <activity1>
        11
        </activity1>
        <activity2>
        12
        </activity2>
    </application>

    <application id="application2">
        <activity1>
        21
        </activity1>
        <activity2>
        22
        </activity2>
    </application>
</manifest>

解析部分示例伪代码:

XmlPullParser xmlPullParser = Xml.newPullParser();
        xmlPullParser.setInput("文件流","文件编码:UTF-8");
        int event = xmlPullParser.getEventType();//这里保存这个事件类型供while判断是否结束
        while (event != XmlPullParser.END_DOCUMENT){
            switch (event){
                case XmlPullParser.START_DOCUMENT:
                    //文档解析开始的操作,一般是序列化,初始化
                    break;
                case XmlPullParser.START_TAG:
                    //每一个节点
                    xmlPullParser.getName() 获取节点名字 activity1
                    xmlPullParser.getNextText()获取activity1这个节点的值,并移动到下一个节点
                    break;
            }
            event = xmlPullParser.next();//递归找到下一个节点(这里需要跑一个异常Exception)
        }

生成部分示例伪代码:

XmlSerializer serializer = Xml.newSerializer();
        serializer.setOutput("输出流","UTF-8");
        serializer.startDocument("UTF-8",true);//第二个参数代表是否有其他关联xml,这里要跑一个异常
        serializer.startTag(null,"manifest");//开始加入标签,第一个参数代表命名空间

        for(){//for循环加数据
            serializer.startTag(null,"application");
            serializer.attribute(null,"id","application1");

            serializer.startTag(null,"activity1");
            serializer.text("11");
            serializer.endTag(null,"activity1");

            serializer.startTag(null,"activity2");
            serializer.text("12");
            serializer.endTag(null,"activity2");

            serializer.endTag(null,"application");
        }

        serializer.endTag(null,"manifest");//对应前面的标签结束标志
        serializer.endDocument();//对应前面的文档结束标志
    }

持续更新中….

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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