构建可重用的用户界面组件: WritingPad 和 DialogBox

背景简介

随着软件开发的不断进步,用户界面(UI)组件的复用成为提高开发效率和软件质量的关键。在本章节中,我们将探讨如何利用 Java AWT(Abstract Window Toolkit)库创建两个可重用的 UI 组件: WritingPad DialogBox 。这些组件不仅展示了 Java AWT 的基本使用方法,还体现了代码复用的实践意义。

创建可重用 WritingPad 组件

WritingPad 组件通过继承 Dialog 类来实现,允许用户在一个窗口中进行文本的写入和编辑。通过 setVisible 方法来控制组件的显示,使用 append 方法来追加文本,以及 setText 方法来清除文本内容。 WritingPad 类的实现不仅简洁,而且通过隐藏而非销毁组件的方式,保存了组件状态,以便在需要时可以立即重新使用。

public class WritingPad extends Dialog {
    // 类成员和构造器
    public void showWritingPad() {
        this.setVisible(true);
    }

    public void write(String datum) {
        writingArea.append(datum);
    }

    public void erase() {
        writingArea.setText(EMPTY_STRING);
    }
}

创建可重用 DialogBox 组件

DialogBox 组件则在 WritingPad 的基础上进一步丰富,通过添加 Label TextField 组件,实现了一个文本输入框。组件同样采用了隐藏而非销毁的方式,以便在用户输入数据后仍然可以复用。通过为文本字段添加 ActionListener ,可以处理用户输入的事件,如按下回车键。

public class TextInput extends Dialog implements ActionListener {
    // 类成员和构造器
    public void showTextInput() {
        this.setVisible(true);
    }

    public String getString() {
        return inputDatum;
    }

    public void actionPerformed(ActionEvent event) {
        // 事件处理逻辑
    }
}

总结与启发

通过阅读本章节内容,我们可以学到如何利用 Java AWT 创建可重用的 UI 组件。这种方法不仅能够提升开发效率,还可以在用户界面中提供更加一致和流畅的用户体验。通过隐藏而非销毁组件的方式,我们能够保持组件的状态,这对于需要频繁交互的应用程序尤其重要。

本章节的实践还启示我们,应当在设计组件时考虑其可重用性,这不仅有助于维护,还能够减少资源消耗。此外,结合事件监听器和适当的用户交互,可以创建出既实用又易于扩展的 UI 组件。

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方的例子。 简单的平方问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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