Android之对话框百变篇(11)

本课程深入探讨如何在美团模仿版中自定义对话框,通过加入列表、单选、复选框等组件,实现个性化选项设置。包括列表选项、单选选项、复选框设置及监听,为用户提供更灵活的交互体验。

                     在美团模仿版中我们小试牛刀了对话框,但是还是觉得对话框过于死板,到底能不能定制我们需要的对话框,加入各种组件,形成我们的个性版对话框,这节课将是你至关重要的。首先我们学会在对话框做出列表选项:

private String[] reason=new String[]{"没时间消费","预约不上","商家说可以直接到店消费","买多了","不想要了","网上评价不好","去过了不太满意","太贵","其他"};

 定义列表选项按钮内容:

注意本节课代码是上上节课内容,此次不再做多余阐述然后再加入代码:

setItems(reason,new DialogInterface.OnClickListener(){

				@Override
				public void onClick(DialogInterface arg0, int which) {
					 
					 Toast toast = Toast.makeText(MainActivity.this, "已删除!"+reason[which], Toast.LENGTH_SHORT); 
					 toast.show(); 
					
				}
				 
			 })

效果:(注意自定义对话框要去掉setMessage,因为你已经用自定义的取代显示内容了)



在setItems可以设置列表选项,并且可以监听选项。既然可以定义列表选项同样我们可以定义单选选项setSingleChioceItems

于是我们将之前的列表选项内容替换成:

setSingleChoiceItems(reason,0, new DialogInterface.OnClickListener(){

				@Override
				public void onClick(DialogInterface arg0, int which) {
					 
					 Toast toast = Toast.makeText(MainActivity.this, "已删除!"+reason[which], Toast.LENGTH_SHORT); 
					 toast.show(); 
					
				}
				 
			 })

效果: 

同样也可以定义复选框,我们知道美团默认的就是复选框,所以接下来就是要用到:setMultiChoiceItems

但是这时候使用到的监听器就不是OnCLICKListener了,而是onMultichoiceClickListener,因此同理我们去取代刚才的单选对话框:

private boolean[] ch=new boolean[]{true,true,true,true,true,true,true,true,false};

复选框要定义是否选中,这里有9个选项所以我们定义9个

setMultiChoiceItems(reason,ch, new DialogInterface.OnMultiChoiceClickListener(){

				@Override
				public void onClick(DialogInterface arg0, int which, boolean isChecked) {
					for(int i=0;i<reason.length;i++){
						if(i==which&&isChecked){
							 
							 Toast toast = Toast.makeText(MainActivity.this, "已删除!"+reason[i], Toast.LENGTH_SHORT); 
							 toast.show(); 
						}
					}
					
				}
				 
			 }

				)

 

这里我们要加入boolean以及添加的选项,效果如下:


这里我们同样对选项勾选进行监听,可以做相应事情,接下来可以定义时间,日期等,这些我们在下节课再讲。
 

 


 
 

 

 

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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