PullToRefreshListView 下拉刷新上拉加载

本文详细介绍了如何在Android应用中使用PullToRefreshListView控件实现下拉刷新与上拉加载的功能,包括下载控件、布局整合、事件监听等关键步骤。

  效果图: 





第一步:

下载PullToRefreshListView,下载地址:https://github.com/johannilsson/android-pulltorefresh/tree/master

第二步:

将下载的zip文件解压,将解压后的项目导入到eclipse;鼠标选中自己的项目-鼠标右键-Properties-(弹出对话框)-Add-选中library-OK。

第三步:

在布局文件里加入PullToRefreshListView控件

<com.handmark.pulltorefresh.library.PullToRefreshListView
            xmlns:ptr="http://schemas.android.com/apk/res-auto"
            android:id="@+id/lvAttention"
            android:layout_width="match_parent"
            android:layout_height="match_parent"
            android:divider="@color/gray"
            android:dividerHeight="0.1dp"/>
第四步:

	//下拉刷新、上拉加载
	void refresh(){
		PullToRefreshListView lvAttention = null;
		lvAttention.setMode(Mode.BOTH);// 设置PullToRefresh
		lvAttention.setOnRefreshListener(new OnRefreshListener2<ListView>(){
 
        	// 下拉刷新
            @Override
            public void onPullDownToRefresh(PullToRefreshBase<ListView> refreshView) {
            	//此处添加下拉需要执行的方法
                new FinishRefresh().execute();
            }
            
            // 上拉加载
            @Override
            public void onPullUpToRefresh(PullToRefreshBase<ListView> refreshView) {
            	<span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">//此处添加上拉需要执行的方法</span>
            	new FinishRefresh().execute();
            }
        });
	}
	
    public class FinishRefresh extends AsyncTask<Void, Void, Void>{
        @Override
        protected Void doInBackground(Void... params) {
            return null;
        }
 
        @Override
        protected void onPostExecute(Void result){
        	lvAttention.onRefreshComplete();
        }
    }


结束 END!





内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
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