2、开启 Sencha Touch 之旅

开启 Sencha Touch 之旅

随着移动设备、手机和平板电脑的日益普及,消费者迅速开始接受基于触摸的操作系统和应用程序。这种趋势为开发者提供了众多平台选择,如苹果的 iOS(iPhone、iTouch 和 iPad)、谷歌的 Android、Windows Mobile 7 等等。然而,丰富的平台也带来了同样多样的编程语言选择。选择单一语言往往会限制你只能在特定平台或设备上开发。

Sencha Touch 通过提供基于 JavaScript、HTML 5 和 CSS 的框架,消除了这一障碍。这些标准在大多数现代浏览器和移动设备中都得到了广泛支持。使用基于这些标准的框架,你可以将应用程序部署到多个平台,而无需完全重写代码。

1. 框架基础

框架是一组可重复使用的代码,它提供了一系列对象和函数,帮助你在构建应用程序时节省时间和精力。其主要目标是避免你在每次开发应用时都重复造轮子。

一个编写良好的框架还能提供一定的一致性,引导你遵循标准实践,这也使得框架更易于学习。可重复使用性和易于学习的关键在于两个编程概念:对象和继承。

大多数框架,如 Sencha Touch,采用面向对象编程(OOP)风格。OOP 的核心思想是围绕简单的基础对象设计代码。基础对象具有特定的属性和可执行的函数。

例如,我们有一个名为“轮式车辆”的对象,它具有以下属性:
- 一个或多个轮子
- 一个或多个座位
- 转向装置

它还具备以下功能:
- 前进
- 后退
- 左转
- 右转
- 停止

这个基础对象创建后,我们可以对其进行扩展,

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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