Android中的“再按一次返回键退出程序”实现

本文介绍了一种改进的应用退出机制,通过在用户尝试退出时提供友好提示并实现二次确认功能,旨在减少意外退出的情况。具体实现包括记录上次按键时间,当用户连续两次按下返回键超过2000毫秒时,显示提示信息,引导用户是否真正想要退出应用。

用 户退出应用前给出一个提示是很有必要的,因为可能是用户并不真的想退出,而只是一不小心按下了返回键,大部分应用的做法是在应用退出去前给出一个 Dialog,我觉得这样不太友好,用户还得移动手指去按dialog中的按钮。个人觉得“再按一次返回键退出程序”是best practice,实现也很简单,直接上代码: 

复制代码
private long exitTime = 0;

@Override
public boolean onKeyDown(int keyCode, KeyEvent event) {
    if(keyCode == KeyEvent.KEYCODE_BACK && event.getAction() == KeyEvent.ACTION_DOWN){   
        if((System.currentTimeMillis()-exitTime) > 2000){  
            Toast.makeText(getApplicationContext(), "再按一次退出程序", Toast.LENGTH_SHORT).show();                                
            exitTime = System.currentTimeMillis();   
        } else {
            finish();
            System.exit(0);
        }
        return true;   
    }
    return super.onKeyDown(keyCode, event);
}

转载于:https://www.cnblogs.com/haofaner/p/androi%e5%ad%a6%e4%b9%a0.html

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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