Activity的启动模式

本文详细介绍了Android中Activity的四种启动模式:standard、singleTop、singleTask及singleInstance,并解释了每种模式下Activity的行为特点。
Activity的启动模式有4种:
  • standard
  • singleInstance
  • singleTask
  • singleTop

  • standard

  • Activity的默认启动方式。启动一个activity时放到一个任务栈中,当按返回键时从栈顶弹出一个activity,实现后退功能。

  • singleTop

  • 在一个栈中,如果当前activity处于栈顶,它只会创建一个实例,如果不是,则创建另一个实例。

  • singleTask

  • 当在一个activity中启动另一个一个启动过的activity时,任务栈中的在要启动的activity之前的activity都会被弹出。

  • singleInstance

  • 独立的一个任务栈只存放一个实例。
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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