ios动态调整UITableViewCell高度的实现方法

本文介绍了一种简单有效的方法来动态调整UITableView中的UITableViewCell高度。通过在cellForRowAtIndexPath方法中根据UILabel内容自适应大小,并据此更新cell的高度,实现了不同内容长度对应不同高度的cell布局。

  有时我们需要动态调整UITableViewCell的高度,根据内容的不同设置不同的高度,以前看到一种实现方法,写得有点麻烦,具体地址找不到了,这里有个更好的(至少我认为),分享一下部分代码。

- (UITableViewCell *)tableView:(UITableView *)tableView cellForRowAtIndexPath:(NSIndexPath *)indexPath {
 
    static NSString *CellIdentifier = @"Cell";
 
    UITableViewCell *cell = [tableView dequeueReusableCellWithIdentifier:CellIdentifier];
    if (cell == nil) {
        cell = [[[UITableViewCell alloc] initWithFrame:CGRectZero reuseIdentifier:CellIdentifier] autorelease];
        UILabel *label = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectZero];
        label.tag = 1;
        label.lineBreakMode = UILineBreakModeWordWrap;
        label.highlightedTextColor = [UIColor whiteColor];
        label.numberOfLines = 0;
        label.opaque = NO; // 选中Opaque表示视图后面的任何内容都不应该绘制
        label.backgroundColor = [UIColor clearColor];
        [cell.contentView addSubview:label];
        [label release];
    }
 
    UILabel *label = (UILabel *)[cell viewWithTag:1];
    NSString *text;
    text = [textArray objectAtIndex:indexPath.row];
    CGRect cellFrame = [cell frame];
    cellFrame.origin = CGPointMake(0, 0);
 
    label.text = text;
    CGRect rect = CGRectInset(cellFrame, 2, 2);
    label.frame = rect;
    [label sizeToFit];
    if (label.frame.size.height > 46) {
        cellFrame.size.height = 50 + label.frame.size.height - 46;
    }
    else {
        cellFrame.size.height = 50;
    }
    [cell setFrame:cellFrame];
 
    return cell;
}
 
- (CGFloat)tableView:(UITableView *)tableView heightForRowAtIndexPath:(NSIndexPath *)indexPath
{
    UITableViewCell *cell = [self tableView:tableView cellForRowAtIndexPath:indexPath];
    return cell.frame.size.height;
}

 

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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