Android面试题

本文探讨了Android面试中常见的核心问题,包括ArrayList与LinkedList的性能对比,Java基础数据类型,Activity的完整生命周期,线程安全的数据结构,以及在Android系统中至关重要的Looper和AMS。此外,还涉及到了进程间通信的多种方式和View的绘制流程。

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数据结构

ArrayList和LinkedList的区别

ArrayList:

  • 底层实现:基于数组实现,支持快速随机访问。
  • 性能特点:随机访问元素的时间复杂度为O(1);在末尾添加或删除元素的时间复杂度为O(1)(平均情况),但如果数组需要动态扩容,则时间复杂度可能为O(n);在中间插入或删除元素的时间复杂度为O(n),因为需要移动元素。
  • 适用场景:适合需要频繁随机访问元素,或者在末尾频繁添加或删除元素的场景。

LinkedList:

  • 底层实现:基于双向链表实现,不支持随机访问。
  • 性能特点:随机访问元素的时间复杂度为O(n),需要从头或尾遍历;在链表中任意位置插入或删除元素的时间复杂度为O(1),因为只需要修改指针,不需要移动元素。
  • 适用场景:适合需要频繁在链表中间插入或删除元素的场景。

SparseArray的原理与应用

  • 原理:
    • SparseArray 是 Android 提供的一种优化过的数组实现,它使用两个数组(keys和values)来分别存储键和值,通过线性查找来实现键值对的存储和查找。
    • 相比于 HashMap,SparseArray避免了自动装箱和拆箱操作,以及哈希冲突带来的开销,在键为整数的情况下,性能更优。
  • 优势:
    • 内存占用:SparseArray 的内存占用比 HashMap 更低,因为它避免了 HashMap 的哈希表和桶结构。
    • 性能:在整数键值对的场景下,SparseArray 的查找、插入和删除操作速度更快。
  • 实际场景:在 Android 中,频繁使用整数作为键值对的场景,如存储资源 ID 与对应的资源对象的映射关系时,使用 SparseArray 可以提高性能。

Android View

View的绘制过程

在Android中,视图(View)的绘制过程是一个复杂且有序的过程,主要包括三个阶段:测量(Measure)、布局(Layout) 和 绘制(Draw)。以下是这三个阶段的详细解释以及它们在视图绘制中的作用:

1. 测量(Measure)阶段

目的:确定视图的大小。

  • 核心方法:measure(int widthMeasureSpec, int heightMeasureSpec)。
    输入参数:widthMeasureSpec 和 heightMeasureSpec,这两个参数是父视图传递给子视图的,用于指定子视图的大小约束。
  • 输出结果:通过调用setMeasuredDimension(int measuredWidth, int measuredHeight)方法,记录视图的测量宽度和高度。

测量过程:

  • 自上而下:从顶层的ViewGroup开始,递归地测量所有子视图。
  • 测量模式:
    • MeasureSpec.EXACTLY:父视图指定了一个确切的大小,子视图必须使用这个大小。
    • MeasureSpec.AT_MOST:父视图指定了一个最大值,子视图的大小不能超过这个值。
    • MeasureSpec.UNSPECIFIED:父视图没有指定任何约束,子视图可以根据自己的需求选择大小。

自定义测量逻辑:

如果需要自定义测量逻辑,可以在自定义视图中重写onMeasure(int widthMeasureSpec, int heightMeasureSpec)方法。

2. 布局(Layout)阶段

目的:确定视图在父视图中的位置。

  • 核心方法:layout(int l, int t, int r, int b)。
  • 输入参数:l(左边界)、t(上边界)、r(右边界)、b(下边界),这四个参数定义了视图在父视图中的位置。
  • 输出结果:通过调用setFrame(int l, int t, int r, int b)方法,设置视图的最终位置和大小。

布局过程:

  • 自上而下:从顶层的ViewGroup开始,递归地布局所有子视图。
  • 布局顺序:父视图根据子视图的测量结果和布局参数,确定子视图的位置。

自定义布局逻辑:
如果需要自定义布局逻辑,可以在自定义视图中重写onLayout(boolean changed, int l, int t, int r, int b)方法。

3. 绘制(Draw)阶段

目的:将视图绘制到屏幕上。

  • 核心方法:draw(Canvas canvas)。
  • 输入参数:Canvas对象,用于绘制视图的内容。
  • 输出结果:视图的内容被绘制到屏幕上。

绘制过程:

  • 自上而下:从顶层的ViewGroup开始,递归地绘制所有子视图。
  • 绘制顺序:父视图先绘制自己的背景,然后绘制子视图,最后绘制自己的前景。

绘制步骤:

  • 绘制背景:调用drawBackground()方法。
  • 绘制边框:调用drawScrollbars()方法。
  • 绘制内容:调用onDraw()方法,开发者可以在这里自定义绘制逻辑。
  • 绘制子视图:递归调用子视图的draw()方法。
  • 绘制前景:调用drawForeground()方法。

自定义绘制逻辑:
如果需要自定义绘制逻辑,可以在自定义视图中重写onDraw(Canvas canvas)方法。

性能优化建议

  • 避免过度绘制:尽量减少不必要的绘制操作,例如避免在onDraw()中执行复杂的计算或绘制。
  • 使用硬件加速:在支持的设备上,启用硬件加速可以提高绘制性能。
  • 合理使用视图:避免过多嵌套的ViewGroup,减少布局复杂度。
  • 缓存视图:对于复杂的自定义视图,可以使用View.draw()方法将视图绘制到Bitmap中进行缓存,以减少重复绘制的开销。

通过理解Android视图的绘制过程,可以更好地优化视图的性能,提升应用的用户体验。

Framework

Lopper

https://blog.youkuaiyun.com/runrun117/article/details/79514422

AMS

https://blog.youkuaiyun.com/caohang103215/article/details/79597260

基础概念

Java基本数据类型

  1. 整数类型,byte、int、short、long。
  2. 浮点型,float、double。
  3. 字符型,char。
  4. 布尔型,boolean。

Activity的生命周期

  1. onCreate()
  2. onStart()
  3. onResume()
  4. onRestart()
  5. onPause()
  6. onStop()
  7. onDestory()
跳转页面Activity的生命周期
  1. 打开页面A
    A.onCreate()->A.onStart()->A.onResume()
  2. 由页面A到页面B
    A.onPause->B.onCreate()->B.onStart()->B.onResume()->A.onStop()
  3. 由页面B返回页面A
    B.onPause()->A.onRestart()->A.onStart()->A.onResume->B.onStop()->B.onDestory()

线程安全的数据结构

https://blog.youkuaiyun.com/hellwhj/article/details/76576933
https://blog.youkuaiyun.com/u014482758/article/details/50669483

进程间的通信

  1. 管道
  2. 信号
  3. 消息队列
  4. 信号量
  5. 共享内存
  6. 套接字

参考

https://blog.youkuaiyun.com/huangqili1314/article/details/79448187

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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