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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(); } }
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