实现简单的lable控件

本文介绍了一个基础且实用的Symbian平台Lable控件的设计与实现过程,包括创建控件基类BaseControl及具体Lable控件TextLable的详细代码。展示了如何在容器组件中实例化并使用TextLable。

Lable 控件都是用来显示文字的。许多控件上的文字显示,我们都可以使用LABLE控件。所以这个控件是一个很基础很实用的控件。

首先我们来 设计一下 这个控件!

控件都用以下属性:

1.是否有光标(是否可以获得焦点)
2.是否可见
3.控件在界面上的位置
4.控件的外表(如何表现)

既然是公用属性,我们可以定义一个控件的基类,代码如下:

现在基类有了,它是一个控件的雏形。就像动物这个名称一样,至于企鹅(lable)这个东西是什么样我们还需要从动物本身继承下子类来完成企鹅。

直接上代码吧!

到这里这个控件 就算完成了。
现在要看我们如何使用这个控件:

一般,我们在程序中界面的结构有以下两种:
1.一个 view 搭配一个 container
2.一个 view 搭配多个 container
(我是这么做的,大家有其他做法,可要告诉我啊!)

不管以上那种做法,container 是用来控制界面上显示和相应按键等功能的。所以我们的控件 使用也放到 container 中。

1.在 container 定义成员变量
CTextLable* iTextLable;

2.在 container 构造机制中实例这个变量
CFont* font = const_cast<CFont*>(LatinBold16());
iTextLable = CTextLable::NewL(_L("hello control"),font);

3.在 container 的 SizeChanged()方法中加入
if (iTextLable)
                iTextLable->SetRect(TRect(10,10,30,20));
4.在container 的 Draw(const TRect& aRect) const 方法中加入
if (iTextLable)
                {
                iTextLable->Draw(gcBuffer);
                }
5.在 container 的析构函数中加入
delete iTextLable;
不然就会内存泄露了。

运行一下吧。看看效果!!

 

代码下载地址: https://pan.quark.cn/s/bc087ffa872a "测控电路课后习题详解"文件.pdf是一份极具价值的学术资料,其中系统地阐述了测控电路的基础理论、系统构造、核心特性及其实际应用领域。 以下是对该文献的深入解读和系统梳理:1.1测控电路在测控系统中的核心功能测控电路在测控系统的整体架构中扮演着不可或缺的角色。 它承担着对传感器输出信号进行放大、滤除杂音、提取有效信息等关键任务,并且依据测量与控制的需求,执行必要的计算、处理与变换操作,最终输出能够驱动执行机构运作的指令信号。 测控电路作为测控系统中最具可塑性的部分,具备易于放大信号、转换模式、传输数据以及适应多样化应用场景的优势。 1.2决定测控电路精确度的关键要素影响测控电路精确度的核心要素包括:(1)噪声与干扰的存在;(2)失调现象与漂移效应,尤其是温度引起的漂移;(3)线性表现与保真度水平;(4)输入输出阻抗的特性影响。 在这些要素中,噪声干扰与失调漂移(含温度效应)是最为关键的因素,需要给予高度关注。 1.3测控电路的适应性表现测控电路在测控系统中展现出高度的适应性,具体表现在:* 具备选择特定信号、灵活实施各类转换以及进行信号处理与运算的能力* 实现模数转换与数模转换功能* 在直流与交流、电压与电流信号之间进行灵活转换* 在幅值、相位、频率与脉宽信号等不同参数间进行转换* 实现量程调整功能* 对信号实施多样化的处理与运算,如计算平均值、差值、峰值、绝对值,进行求导数、积分运算等,以及实现非线性环节的线性化处理、逻辑判断等操作1.4测量电路输入信号类型对电路结构设计的影响测量电路的输入信号类型对其电路结构设计产生显著影响。 依据传感器的类型差异,输入信号的形态也呈现多样性。 主要可分为...
(IHAOAVOABPvsAOBPvsAVOABPvsPSOBP)非洲秃鹫融合天鹰优化BP天鹰优化BP非州秃鹫BP粒子群(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕多种智能优化算法在不同工程领域的应用展开,重点介绍了非洲秃鹫优化算法(AVOA)、天鹰优化算法(AO)与BP神经网络的融合改进,并与其他经典算法如粒子群优化(PSO)进行对比分析。所有案例均提供Matlab代码实现,涵盖电力系统优化、路径规划、微电网调度、无人机控制、信号处理等多个方向,强调算法的科研复现能力与实际仿真价值。文档还展示了丰富的技术服务体系,涉及机器学习、深度学习、路径规划、通信与电力系统等多个前沿领域。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事科研工作或工程仿真的研究生、高校教师及企业研发人员,尤其适用于从事智能优化算法研究与应用的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于学术论文复现,特别是SCI/EI期刊中关于优化算法的实验部分;②为电力系统、无人机、储能调度等领域提供算法仿真技术支持;③帮助研究人员快速掌握多种智能算法的实现方法并进行性能对比。; 阅读建议:建议结合文档提供的网盘资源下载完整代码,按照目录顺序逐步学习,重点关注算法原理与Matlab实现的结合方式,同时可将文中案例作为自身课题的参考模板进行二次开发与创新。
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