- iOS/Objective-C 元类和类别
- objective-c - -1001 错误,当 NSURLSession 通过 httpproxy 和/etc/hosts
- java - 使用网络类获取 url 地址
- ios - 推送通知中不播放声音
现在 Android O 的最终 API 已经发布,下面的广播都不是 whitelisted我有以下问题:
在我的应用程序(目标 API 25)中,我目前有一个 BroadcastReceiver
,它监听 ACTION_POWER_CONNECTED
和 ACTION_POWER_DISCONNECTED
的系统事件。现在我想更新我的应用程序以针对 Android O,但此版本带来了巨大的 change在广播行为中:
Apps that target Android O can no longer register broadcast receivers for implicit broadcasts in their manifest. An implicit broadcast is a broadcast that does not target that app specifically.
由于这两个广播都是隐式的,我只能通过 Context.registerReceiver()
方法注册它们,但随之而来的问题是:一旦我的应用进程被系统终止或一旦系统清除我的应用程序内存(由于设备内存不足),广播注册就会丢失。
为避免此问题,我可以将 JobScheduler
API 与 setRequiresCharging
方法一起用于 ACTION_POWER_CONNECTED
但用于 ACTION_POWER_DISCONNECTED
我必须使用 registerReceiver
方法。
由于我的应用程序控制设备的音量(基于这些事件),所以不要错过任何这些事件非常重要。那么我如何才能安全地监听 Android O 中断开连接的电源事件呢?
顺便说一句。我对 WIFI 断开事件有同样的问题。
编辑:我很乐意在没有前台服务通知的情况下执行此操作
最佳答案
作业可以延迟,不受系统的任何限制。 setOverrideDeadline 方法仅使用尽力而为策略,因此在这种情况下,您可以将目标 SDK 保持为 25 或使用前台服务。 Foregournd 服务可以被系统杀死,但概率非常低。
关于android - 广播充电器在 Android O 中断开连接,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/44488482/
在使用 requests 库中的状态代码时,我遇到了一些奇怪的事情。每个 HTTP 状态代码都有一个常量,有些具有别名(例如,包括 200 的复选标记): url = 'https://httpbin
这是我得到的代码,但我不知道这两行是什么意思: o[arr[i]] = o[arr[i]] || {}; o = o[arr[i]]; 完整代码: var GLOBAL={}; GLOBAL.name
所以这个问题的答案What is the difference between Θ(n) and O(n)? 指出“基本上,当我们说算法是 O(n) 时,它也是 O(n2)、O(n1000000)、O
这是一个快速的想法;有人会说 O(∞) 实际上是 O(1) 吗? 我的意思是它不依赖于输入大小? 所以在某种程度上它是恒定的,尽管它是无限的。 或者是唯一“正确”的表达方式 O(∞)? 最佳答案 无穷
这是真的: log(A) + log(B) = log(A * B) [0] 这也是真的吗? O(log(A)) + O(log(B)) = O(log(A * B)) [1] 据我了解 O(f
我正在解决面试练习的问题,但我似乎无法找出以下问题的时间和空间复杂度的答案: Given two sorted Linked Lists, merge them into a third list i
我了解 Big-Oh 表示法。但是我该如何解释 O(O(f(n))) 是什么意思呢?是指增长率的增长率吗? 最佳答案 x = O(n)基本上意味着 x <= kn对于一些常量 k . 因此 x = O
我正在编写一个函数,该函数需要一个对象和一个投影来了解它必须在哪个字段上工作。 我想知道是否应该使用这样的字符串: const o = { a: 'Hello There' }; funct
直觉上,我认为这三个表达式是等价的。 例如,如果一个算法在 O(nlogn) + O(n) 或 O(nlogn + n) 中运行(我很困惑),我可以假设这是一个O(nlogn) 算法? 什么是真相?
根据 O'Reilly 的 Python in a Nutshell 中的 Alex Martelli,复杂度类 O(n) + O(n) = O(n)。所以我相信。但是我很困惑。他解释说:“N 的两个
O(n^2)有什么区别和 O(n.log(n)) ? 最佳答案 n^2 的复杂性增长得更快。 关于big-o - 大 O 符号 : differences between O(n^2) and O(n
每当我收到来自 MS outlook 的电子邮件时,我都会收到此标记 & nbsp ; (没有空格)哪个显示为?在 <>. 当我将其更改为 ISO-8859-1 时,浏览器页面字符集编码为 UTF-8
我很难理解 Algorithms by S. Dasgupta, C.H. Papadimitriou, and U.V. Vazirani - page 24 中的以下陈述它们将 O(n) 的总和表
我在面试蛋糕上练习了一些问题,并在问题 2给出的解决方案使用两个单独的 for 循环(非嵌套),解决方案提供者声称他/她在 O(n) 时间内解决了它。据我了解,这将是 O(2n) 时间。是我想错了吗,
关于 Java 语法的幼稚问题。什么 T accept(ObjectVisitorEx visitor); 是什么意思? C# 的等价物是什么? 最佳答案 在 C# 中它可能是: O Accept(
假设我有一个长度为 n 的数组,我使用时间为 nlogn 的排序算法对它进行了排序。得到这个排序后的数组后,我遍历它以找到任何具有线性时间的重复元素。我的理解是,由于操作是分开发生的,所以时间是 O(
总和 O(1)+O(2)+ .... +O(n) 的计算结果是什么? 我在某处看到它的解决方案: O(n(n+1) / 2) = O(n^2) 但我对此并不满意,因为 O(1) = O(2) = co
这个问题在这里已经有了答案: 11 年前关闭。 Possible Duplicate: Plain english explanation of Big O 我想这可能是类里面教的东西,但作为一个自学
假设我有两种算法: for (int i = 0; i 2)更长的时间给定的一些n - 其中n这种情况的发生实际上取决于所涉及的算法 - 对于您的具体示例, n 2)分别时间,您可能会看到: Θ(n)
这个问题在这里已经有了答案: Example of a factorial time algorithm O( n! ) (4 个回答) 6年前关闭。 我见过表示为 O(X!) 的 big-o 示例但
我是一名优秀的程序员,十分优秀!