Android 编程技巧之 ----- 不同情景 Activity 生命周期函数回调

本文详细解析了Android应用在不同屏幕方向切换时Activity生命周期的变化,对比了配置变化属性对生命周期的影响,并介绍了弹窗和Activity间跳转时的生命周期表现。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >



参考内容出处:http://android.tgbus.com/Android/tutorial/201103/346550.shtml



横竖屏切换:


1、新建一个Activity,并把各个生命周期打印出来

2、运行Activity,得到如下信息

onCreate-->
onStart-->
onResume-->

3、按crtl+f12切换成横屏时

onSaveInstanceState-->
onPause-->
onStop-->
onDestroy-->
onCreate-->
onStart-->
onRestoreInstanceState-->
onResume-->

4、再按crtl+f12切换成竖屏时,发现打印了两次相同的log

onSaveInstanceState-->
onPause-->
onStop-->
onDestroy-->
onCreate-->
onStart-->
onRestoreInstanceState-->
onResume-->
onSaveInstanceState-->
onPause-->
onStop-->
onDestroy-->
onCreate-->
onStart-->
onRestoreInstanceState-->
onResume-->

5、修改AndroidManifest.xml,把该Activity添加 android:configChanges="orientation",执行步骤3

onSaveInstanceState-->
onPause-->
onStop-->
onDestroy-->
onCreate-->
onStart-->
onRestoreInstanceState-->
onResume-->

6、再执行步骤4,发现不会再打印相同信息,但多打印了一行onConfigurationChanged

onSaveInstanceState-->
onPause-->
onStop-->
onDestroy-->
onCreate-->
onStart-->
onRestoreInstanceState-->
onResume-->
onConfigurationChanged-->

7、把步骤5的android:configChanges="orientation" 改成 android:configChanges="orientation|keyboardHidden",执行步骤3,就只打印

onConfigurationChanged-->

8、执行步骤4

onConfigurationChanged-->
onConfigurationChanged-->

 总结:

1、不设置Activity的android:configChanges时,切屏会重新调用各个生命周期,切横屏时会执行一次,切竖屏时会执行两次

2、设置Activity的android:configChanges="orientation"时,切屏还是会重新调用各个生命周期,切横、竖屏时只会执行一次

3、设置Activity的android:configChanges="orientation|keyboardHidden"时,切屏不会重新调用各个生命周期,只会执行onConfigurationChanged方法


弹出Toast或者AlertDialog:

Activity的生命周期无改变


Activity运行时按下HOME键(跟被完全覆盖一样)

onSaveInstanceState --> onPause --> onStop       onRestart -->onStart--->onResume


Activity A跳转到Activity B:

Activity A:onPause

Activity B:onCreate --> onStart --> onResume

Activity A:onStop

总结:在两个activities中传递数据,或者共享资源时(如数据库连接),需要在前一个activity的onPause()方法而不是onStop()方法中进行,主要用于提交持久数据的改变,停止动画或其他占用GPU资源的东西,由于下一个Activity在这个方法返回之前不会resume,所以这个方法的代码执行要快。




内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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