file:///C:\Users\mac-pc\AppData\Local\Temp\ksohtml\wpsED12.tmp.jpg三、复杂ListView的处理：（待进一步总结）

提供思路：

        对于含有多个类型的item的优化处理：由于ListView只有一个Adapter的入口，可以定义一个总的Adapter入口，存放各种类型的Adapter

以安全卫士中的进程管理的功能为例。效果如图：

1、定义两个（或多个）集合

        每个集合中存入的是对应不同类型的内容（这里为：用户程序（userAppinfos）和系统程序的集合（systemAppinfos））

2、在初始化数据（填充数据）中初始化两个集合

        如，此处是在fillData方法中初始化

3、在数据适配器中，复写对应的方法

        getCount()：计算所有需要显示的条目个数，这里包括listView和textView

        getView()：对显示在不同位置的条目进行if处理

4、数据类型的判断

        需要注意的是，在复用view的时候，需要对convertView进行类型判断，是因为这里含有各种不同类型的view，在view滚动显示的时候，对于不同类型的view不能复用，所有需要判断

示例代码：

获取条目个数

public int getCount() {

        // 用户程序个数 + 系统程序个数

        return userAppinfos.size() + 1 + systemAppinfos.size() + 1;

}

类型判断：

if (convertView != null && convertView instanceof RelativeLayout) {

        view = convertView;

        holder = (ViewHolder) view.getTag();

} else {

        //……..

}

getView中条目位置的选择：

if (position == 0) {// 显示一个textview的标签 , 告诉用户用户程序有多少个

                TextView tv = new TextView(getApplicationContext());

                tv.setBackgroundColor(Color.GRAY);

                tv.setTextColor(Color.WHITE);

                tv.setText("用户程序:" + userAppinfos.size() + "个");

                return tv;

        } else if (position == (userAppinfos.size() + 1)) {

                TextView tv = new TextView(getApplicationContext());

                tv.setBackgroundColor(Color.GRAY);

                tv.setTextColor(Color.WHITE);

                tv.setText("系统程序:" + systemAppinfos.size() + "个");

                return tv;

        } else if (position <= userAppinfos.size()) {// 用户程序

                appInfo = userAppinfos.get(position - 1);

        } else {// 系统程序

                appInfo = systemAppinfos.get(position - 1 - userAppinfos.size() - 1);

        }

四、ListView中图片的优化：

1、处理图片的方式：

如果自定义Item中有涉及到图片等等的，一定要狠狠的处理图片，图片占的内存是ListView项中最恶心的，处理图片的方法大致有以下几种：

①、不要直接拿路径就去循环decodeFile();使用Option保存图片大小、不要加载图片到内存去

②、拿到的图片一定要经过边界压缩

③、在ListView中取图片时也不要直接拿个路径去取图片，而是以WeakReference（使用WeakReference代替强引用。

比如可以使用WeakReference mContextRef）、SoftReference、WeakHashMap等的来存储图片信息，是图片信息不是图片哦！

④、在getView中做图片转换时，产生的中间变量一定及时释放

2、异步加载图片基本思想：

（待进一步总结，详见曹睿新闻案例【E:\JAVA\SOURCE\TSource\lessons\Android\PROJECT\PhoneLottory\day06\Optimization】）

1）、 先从内存缓存中获取图片显示（内存缓冲）

2）、获取不到的话从SD卡里获取（SD卡缓冲）

3）、都获取不到的话从网络下载图片并保存到SD卡同时加入内存并显示（视情况看是否要显示）

原理：

优化一：先从内存中加载，没有则开启线程从SD卡或网络中获取，这里注意从SD卡获取图片是放在子线程里执行的，否则快速滑屏的话会不够流畅。

优化二：于此同时，在adapter里有个busy变量，表示listview是否处于滑动状态，如果是滑动状态则仅从内存中获取图片，没有的话无需再开启线程去外存或网络获取图片。

优化三：ImageLoader里的线程使用了线程池，从而避免了过多线程频繁创建和销毁，有的童鞋每次总是new一个线程去执行这是非常不可取的，好一点的用的AsyncTask类，其实内部也是用到了线程池。在从网络获取图片时，先是将其保存到sd卡，然后再加载到内存，这么做的好处是在加载到内存时可以做个压缩处理，以减少图片所占内存。

Tips：这里可能出现图片乱跳（错位）的问题：

图片错位问题的本质源于我们的listview使用了缓存convertView，假设一种场景，一个listview一屏显示九个item，那么在拉出第十个item的时候，事实上该item是重复使用了第一个item，也就是说在第一个item从网络中下载图片并最终要显示的时候，其实该item已经不在当前显示区域内了，此时显示的后果将可能在第十个item上输出图像，这就导致了图片错位的问题。所以解决之道在于可见则显示，不可见则不显示。在ImageLoader里有个imageViews的map对象，就是用于保存当前显示区域图像对应的url集，在显示前判断处理一下即可。

Adapter示例代码：

public class LoaderAdapter extends BaseAdapter{

        private static final String TAG = "LoaderAdapter";

        private boolean mBusy = false;                //是否处于滑动中

        public void setFlagBusy(boolean busy) {

                this.mBusy = busy;

        }

         

        private ImageLoader mImageLoader;

        private int mCount;

        private Context mContext;

        private String[] urlArrays;

        

        public LoaderAdapter(int count, Context context, String []url) {

                this.mCount = count;

                this.mContext = context;

                urlArrays = url;

                mImageLoader = new ImageLoader(context);

        }

        public ImageLoader getImageLoader(){

                return mImageLoader;

        }

        @Override

        public int getCount() {

                return mCount;

        }

         @Override

        public Object getItem(int position) {

                return position;

        }

         @Override

        public long getItemId(int position) {

                return position;

        }

        @Override

        public View getView(int position, View convertView, ViewGroup parent) {

                 ViewHolder viewHolder = null;

                if (convertView == null) {        //加载新创建的view

                        convertView = LayoutInflater.from(mContext).inflate(R.layout.list_item, null);

                        viewHolder = new ViewHolder();

                        viewHolder.mTextView = (TextView) convertView.findViewById(R.id.tv_tips);

                        viewHolder.mImageView = (ImageView) convertView.findViewById(R.id.iv_image);

                        convertView.setTag(viewHolder);

                } else {

                        viewHolder = (ViewHolder) convertView.getTag();

                }

                String url = "";

                url = urlArrays[position % urlArrays.length];

viewHolder.mImageView.setImageResource(R.drawable.ic_launcher);

               

                if (!mBusy) {

                        mImageLoader.DisplayImage(url, viewHolder.mImageView, false);

                        viewHolder.mTextView.setText("--" + position + "--IDLE ||TOUCH_SCROLL");

                } else {

                        mImageLoader.DisplayImage(url, viewHolder.mImageView, true);               

                        viewHolder.mTextView.setText("--" + position + "--FLING");

                }

//复用历史缓存view

                return convertView;

        }

        static class ViewHolder {

                TextView mTextView;

                ImageView mImageView;

        }

首先限制内存图片缓冲的堆内存大小，每次有图片往缓存里加时判断是否超过限制大小，超过的话就从中取出最少使用的图片并将其移除。

当然这里如果不采用这种方式，换做软引用也是可行的，二者目的皆是最大程度的利用已存在于内存中的图片缓存，避免重复制造垃圾增加GC负担；OOM溢出往往皆因内存瞬时大量增加而垃圾回收不及时造成的。只不过二者区别在于LinkedHashMap里的图片缓存在没有移除出去之前是不会被GC回收的，而SoftReference里的图片缓存在没有其他引用保存时随时都会被GC回收。所以在使用LinkedHashMap这种LRU算法缓存更有利于图片的有效命中，当然二者配合使用的话效果更佳，即从LinkedHashMap里移除出的缓存放到SoftReference里，这就是内存的二级缓存。

本例采用的是LRU算法，先看看MemoryCache的实现

public class MemoryCache {

        private static final String TAG = "MemoryCache";

        // 放入缓存时是个同步操作

        // LinkedHashMap构造方法的最后一个参数true代表这个map里的元素将按照最近使用次数由少到多排列，即LRU

        // 这样的好处是如果要将缓存中的元素替换，则先遍历出最近最少使用的元素来替换以提高效率

        private Map<String, Bitmap> cache = Collections

                        .synchronizedMap(new LinkedHashMap<String, Bitmap>(10, 1.5f, true));

        // 缓存中图片所占用的字节，初始0，将通过此变量严格控制缓存所占用的堆内存

        private long size = 0;// current allocated size

        // 缓存只能占用的最大堆内存

        private long limit = 1000000;// max memory in bytes

         public MemoryCache() {

                // use 25% of available heap size

                setLimit(Runtime.getRuntime().maxMemory() / 10);

        }

        public void setLimit(long new_limit) {

                limit = new_limit;

                Log.i(TAG, "MemoryCache will use up to " + limit / 1024. / 1024. + "MB");

        }

        public Bitmap get(String id) {

                try {

                        if (!cache.containsKey(id))

                                return null;

                        return cache.get(id);

                } catch (NullPointerException ex) {

                        return null;

                }

        }

        public void put(String id, Bitmap bitmap) {

                try {

                        if (cache.containsKey(id))

                                size -= getSizeInBytes(cache.get(id));

                        cache.put(id, bitmap);

                        size += getSizeInBytes(bitmap);

                        checkSize();

                } catch (Throwable th) {

                        th.printStackTrace();

                }

        }

         /**

         * 严格控制堆内存，如果超过将首先替换最近最少使用的那个图片缓存

         *

         */

        private void checkSize() {

                Log.i(TAG, "cache size=" + size + " length=" + cache.size());

                if (size > limit) {

                        // 先遍历最近最少使用的元素

                        Iterator<Entry<String, Bitmap>> iter = cache.entrySet().iterator();

                        while (iter.hasNext()) {

                                Entry<String, Bitmap> entry = iter.next();

                                size -= getSizeInBytes(entry.getValue());

                                iter.remove();

                                if (size <= limit)

                                        break;

                        }

                        Log.i(TAG, "Clean cache. New size " + cache.size());

                }

        }

        public void clear() {

          cache.clear();

        }

        /**

         * 图片占用的内存

             * <a href="\"http://www.eoeandroid.com/home.php?mod=space&uid=2768922\"" target="\"_blank\"">@Param</a> bitmap

            * @return

         */

        long getSizeInBytes(Bitmap bitmap) {

                if (bitmap == null)

                        return 0;

                return bitmap.getRowBytes() * bitmap.getHeight();

        }

}

file:///C:\Users\mac-pc\AppData\Local\Temp\ksohtml\wpsED12.tmp.jpg三、复杂ListView的处理：（待进一步总结）

提供思路：

        对于含有多个类型的item的优化处理：由于ListView只有一个Adapter的入口，可以定义一个总的Adapter入口，存放各种类型的Adapter

以安全卫士中的进程管理的功能为例。效果如图：

1、定义两个（或多个）集合

        每个集合中存入的是对应不同类型的内容（这里为：用户程序（userAppinfos）和系统程序的集合（systemAppinfos））

2、在初始化数据（填充数据）中初始化两个集合

        如，此处是在fillData方法中初始化

3、在数据适配器中，复写对应的方法

        getCount()：计算所有需要显示的条目个数，这里包括listView和textView

        getView()：对显示在不同位置的条目进行if处理

4、数据类型的判断

        需要注意的是，在复用view的时候，需要对convertView进行类型判断，是因为这里含有各种不同类型的view，在view滚动显示的时候，对于不同类型的view不能复用，所有需要判断

示例代码：

获取条目个数

public int getCount() {

        // 用户程序个数 + 系统程序个数

        return userAppinfos.size() + 1 + systemAppinfos.size() + 1;

}

类型判断：

if (convertView != null && convertView instanceof RelativeLayout) {

        view = convertView;

        holder = (ViewHolder) view.getTag();

} else {

        //……..

}

getView中条目位置的选择：

if (position == 0) {// 显示一个textview的标签 , 告诉用户用户程序有多少个

                TextView tv = new TextView(getApplicationContext());

                tv.setBackgroundColor(Color.GRAY);

                tv.setTextColor(Color.WHITE);

                tv.setText("用户程序:" + userAppinfos.size() + "个");

                return tv;

        } else if (position == (userAppinfos.size() + 1)) {

                TextView tv = new TextView(getApplicationContext());

                tv.setBackgroundColor(Color.GRAY);

                tv.setTextColor(Color.WHITE);

                tv.setText("系统程序:" + systemAppinfos.size() + "个");

                return tv;

        } else if (position <= userAppinfos.size()) {// 用户程序

                appInfo = userAppinfos.get(position - 1);

        } else {// 系统程序

                appInfo = systemAppinfos.get(position - 1 - userAppinfos.size() - 1);

        }

四、ListView中图片的优化：

1、处理图片的方式：

如果自定义Item中有涉及到图片等等的，一定要狠狠的处理图片，图片占的内存是ListView项中最恶心的，处理图片的方法大致有以下几种：

①、不要直接拿路径就去循环decodeFile();使用Option保存图片大小、不要加载图片到内存去

②、拿到的图片一定要经过边界压缩

③、在ListView中取图片时也不要直接拿个路径去取图片，而是以WeakReference（使用WeakReference代替强引用。

比如可以使用WeakReference mContextRef）、SoftReference、WeakHashMap等的来存储图片信息，是图片信息不是图片哦！

④、在getView中做图片转换时，产生的中间变量一定及时释放

2、异步加载图片基本思想：

（待进一步总结，详见曹睿新闻案例【E:\JAVA\SOURCE\TSource\lessons\Android\PROJECT\PhoneLottory\day06\Optimization】）

1）、 先从内存缓存中获取图片显示（内存缓冲）

2）、获取不到的话从SD卡里获取（SD卡缓冲）

3）、都获取不到的话从网络下载图片并保存到SD卡同时加入内存并显示（视情况看是否要显示）

原理：

优化一：先从内存中加载，没有则开启线程从SD卡或网络中获取，这里注意从SD卡获取图片是放在子线程里执行的，否则快速滑屏的话会不够流畅。

优化二：于此同时，在adapter里有个busy变量，表示listview是否处于滑动状态，如果是滑动状态则仅从内存中获取图片，没有的话无需再开启线程去外存或网络获取图片。

优化三：ImageLoader里的线程使用了线程池，从而避免了过多线程频繁创建和销毁，有的童鞋每次总是new一个线程去执行这是非常不可取的，好一点的用的AsyncTask类，其实内部也是用到了线程池。在从网络获取图片时，先是将其保存到sd卡，然后再加载到内存，这么做的好处是在加载到内存时可以做个压缩处理，以减少图片所占内存。

Tips：这里可能出现图片乱跳（错位）的问题：

图片错位问题的本质源于我们的listview使用了缓存convertView，假设一种场景，一个listview一屏显示九个item，那么在拉出第十个item的时候，事实上该item是重复使用了第一个item，也就是说在第一个item从网络中下载图片并最终要显示的时候，其实该item已经不在当前显示区域内了，此时显示的后果将可能在第十个item上输出图像，这就导致了图片错位的问题。所以解决之道在于可见则显示，不可见则不显示。在ImageLoader里有个imageViews的map对象，就是用于保存当前显示区域图像对应的url集，在显示前判断处理一下即可。

Adapter示例代码：

public class LoaderAdapter extends BaseAdapter{

        private static final String TAG = "LoaderAdapter";

        private boolean mBusy = false;                //是否处于滑动中

        public void setFlagBusy(boolean busy) {

                this.mBusy = busy;

        }

         

        private ImageLoader mImageLoader;

        private int mCount;

        private Context mContext;

        private String[] urlArrays;

        

        public LoaderAdapter(int count, Context context, String []url) {

                this.mCount = count;

                this.mContext = context;

                urlArrays = url;

                mImageLoader = new ImageLoader(context);

        }

        public ImageLoader getImageLoader(){

                return mImageLoader;

        }

        @Override

        public int getCount() {

                return mCount;

        }

         @Override

        public Object getItem(int position) {

                return position;

        }

         @Override

        public long getItemId(int position) {

                return position;

        }

        @Override

        public View getView(int position, View convertView, ViewGroup parent) {

                 ViewHolder viewHolder = null;

                if (convertView == null) {        //加载新创建的view

                        convertView = LayoutInflater.from(mContext).inflate(R.layout.list_item, null);

                        viewHolder = new ViewHolder();

                        viewHolder.mTextView = (TextView) convertView.findViewById(R.id.tv_tips);

                        viewHolder.mImageView = (ImageView) convertView.findViewById(R.id.iv_image);

                        convertView.setTag(viewHolder);

                } else {

                        viewHolder = (ViewHolder) convertView.getTag();

                }

                String url = "";

                url = urlArrays[position % urlArrays.length];

viewHolder.mImageView.setImageResource(R.drawable.ic_launcher);

               

                if (!mBusy) {

                        mImageLoader.DisplayImage(url, viewHolder.mImageView, false);

                        viewHolder.mTextView.setText("--" + position + "--IDLE ||TOUCH_SCROLL");

                } else {

                        mImageLoader.DisplayImage(url, viewHolder.mImageView, true);               

                        viewHolder.mTextView.setText("--" + position + "--FLING");

                }

//复用历史缓存view

                return convertView;

        }

        static class ViewHolder {

                TextView mTextView;

                ImageView mImageView;

        }

首先限制内存图片缓冲的堆内存大小，每次有图片往缓存里加时判断是否超过限制大小，超过的话就从中取出最少使用的图片并将其移除。

当然这里如果不采用这种方式，换做软引用也是可行的，二者目的皆是最大程度的利用已存在于内存中的图片缓存，避免重复制造垃圾增加GC负担；OOM溢出往往皆因内存瞬时大量增加而垃圾回收不及时造成的。只不过二者区别在于LinkedHashMap里的图片缓存在没有移除出去之前是不会被GC回收的，而SoftReference里的图片缓存在没有其他引用保存时随时都会被GC回收。所以在使用LinkedHashMap这种LRU算法缓存更有利于图片的有效命中，当然二者配合使用的话效果更佳，即从LinkedHashMap里移除出的缓存放到SoftReference里，这就是内存的二级缓存。

本例采用的是LRU算法，先看看MemoryCache的实现

public class MemoryCache {

        private static final String TAG = "MemoryCache";

        // 放入缓存时是个同步操作

        // LinkedHashMap构造方法的最后一个参数true代表这个map里的元素将按照最近使用次数由少到多排列，即LRU

        // 这样的好处是如果要将缓存中的元素替换，则先遍历出最近最少使用的元素来替换以提高效率

        private Map<String, Bitmap> cache = Collections

                        .synchronizedMap(new LinkedHashMap<String, Bitmap>(10, 1.5f, true));

        // 缓存中图片所占用的字节，初始0，将通过此变量严格控制缓存所占用的堆内存

        private long size = 0;// current allocated size

        // 缓存只能占用的最大堆内存

        private long limit = 1000000;// max memory in bytes

         public MemoryCache() {

                // use 25% of available heap size

                setLimit(Runtime.getRuntime().maxMemory() / 10);

        }

        public void setLimit(long new_limit) {

                limit = new_limit;

                Log.i(TAG, "MemoryCache will use up to " + limit / 1024. / 1024. + "MB");

        }

        public Bitmap get(String id) {

                try {

                        if (!cache.containsKey(id))

                                return null;

                        return cache.get(id);

                } catch (NullPointerException ex) {

                        return null;

                }

        }

        public void put(String id, Bitmap bitmap) {

                try {

                        if (cache.containsKey(id))

                                size -= getSizeInBytes(cache.get(id));

                        cache.put(id, bitmap);

                        size += getSizeInBytes(bitmap);

                        checkSize();

                } catch (Throwable th) {

                        th.printStackTrace();

                }

        }

         /**

         * 严格控制堆内存，如果超过将首先替换最近最少使用的那个图片缓存

         *

         */

        private void checkSize() {

                Log.i(TAG, "cache size=" + size + " length=" + cache.size());

                if (size > limit) {

                        // 先遍历最近最少使用的元素

                        Iterator<Entry<String, Bitmap>> iter = cache.entrySet().iterator();

                        while (iter.hasNext()) {

                                Entry<String, Bitmap> entry = iter.next();

                                size -= getSizeInBytes(entry.getValue());

                                iter.remove();

                                if (size <= limit)

                                        break;

                        }

                        Log.i(TAG, "Clean cache. New size " + cache.size());

                }

        }

        public void clear() {

          cache.clear();

        }

        /**

         * 图片占用的内存

             * <a href="\"http://www.eoeandroid.com/home.php?mod=space&uid=2768922\"" target="\"_blank\"">@Param</a> bitmap

            * @return

         */

        long getSizeInBytes(Bitmap bitmap) {

                if (bitmap == null)

                        return 0;

                return bitmap.getRowBytes() * bitmap.getHeight();

        }

}