关于ListView加载优化的一些领悟

本文介绍如何通过复用convertView来优化ListView的性能,减少不必要的View创建,提高应用流畅度。

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ListView在初始化的过程中不会去加载全部的数据,它只会去加载呈现于界面的item数据(这里可以通过getView()执行次数可以看出)。而在ListView发生滚动时,ListView会加载生成新item数据,ListView会优先考虑加载刚刚消失于界面中且并未销毁的item数据。此时会发现第一个item数据变化时,getView(int position, View convertView, ViewGroup parent)函数中的convertView变量为空(因为还未有消失的item数据);但是从第二个变化的item数据开始,传递进来的每个convertView都不为空且与刚刚消失与界面的item数据一样。利用这个特点,就可以对ListView的加载过程进行优化

假设一下是我们的item布局文件:

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
    android:layout_width="match_parent"
    android:layout_height="wrap_content"
    android:orientation="vertical" >
    <TextView
        android:id="@+id/text_id"
        android:layout_width="match_parent"
    	android:layout_height="100dp" />

</LinearLayout>

当传递进来的convertView为空的时候,这里必须进行初始化一个View,这里没有优化的空间。然而当convertView不为空的时候,convertView离我们所要加载的view的差别就仅在于内部TextView所带String的数据而已。所以我们可以这样做:

	private TextView tempView;
	@Override
	public View getView(int position, View convertView, ViewGroup parent) {
		// TODO Auto-generated method stub
		String str = getItem(position);
		View view;
		if(convertView == null){
			view = LayoutInflater.from(getContext()).inflate(resourceId, null);
			tempView = (TextView)view.findViewById(R.id.text_id);
			view.setTag(tempView);
		}else{
			view = convertView;
			tempView = (TextView) view.getTag();
		}
		tempView.setText(str);
		return view;
	}

这种情况下,假设我们的界面最多可以呈现七条item数据,那么我们只需要去初始化至多八个TextView,不用每次加载都去初始化一些新的TextView。这样ListView的运行效率就得到了很大的提升。同样道理,如果一个Item中如果有多个控件,我们也可以通过新建一个VIewHolder内部类来存放这些控件,最后暂存Item的tag中。

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,核心算法采用蒙特卡罗树搜索(MCTS)。项目旨在解决无人机在复杂三维环境中自主路径规划的问题,通过MCTS的随机模拟与渐进式搜索机制,实现高效、智能化的路径规划。项目不仅考虑静态环境建模,还集成了障碍物检测与避障机制,确保无人机飞行的安全性和效率。文档涵盖了从环境准备、数据处理、算法设计与实现、模型训练与预测、性能评估到GUI界面设计的完整流程,并提供了详细的代码示例。此外,项目采用模块化设计,支持多无人机协同路径规划、动态环境实时路径重规划等未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和无人机技术的研发人员;从事无人机路径规划、智能导航系统开发的工程师;对MCTS算法感兴趣的算法研究人员。 使用场景及目标:①理解MCTS算法在三维路径规划中的应用;②掌握基于MATLAB的无人机路径规划项目开发全流程;③学习如何通过MCTS算法优化无人机在复杂环境中的飞行路径,提高飞行安全性和效率;④为后续多无人机协同规划、动态环境实时调整等高级应用打下基础。 其他说明:项目不仅提供了详细的理论解释和技术实现,还特别关注了实际应用中的挑战和解决方案。例如,通过多阶段优化与迭代增强机制提升路径质量,结合环境建模与障碍物感知保障路径安全,利用GPU加速推理提升计算效率等。此外,项目还强调了代码模块化与调试便利性,便于后续功能扩展和性能优化。项目未来改进方向包括引入深度强化学习辅助路径规划、扩展至多无人机协同路径规划、增强动态环境实时路径重规划能力等,展示了广阔的应用前景和发展潜力。
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