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本文介绍了使用Dimens进行UI适配的方法,通过设定基准分辨率(如1280x720),仅需一套文件即可完成不同屏幕尺寸的适配工作。这种方式避免了繁琐的dp与dpi换算,但每种分辨率需准备单独的Dimens文件。

在过去多个项目中一直使用dimens适配,这种适配方式的优点很明显,不用管什么dp还是dpi这些东西,只需要以一种屏幕分辨率为基准(例如1280x720,相当于把屏幕宽分成720份,高分成1280份),生成对应屏幕分辨率的的dimens文件即可完成适配,缺点也比较明显,就是一种分辨率就需要一套dimens文件,所以dimens文件会比较多;
例如这里我们以1280x720的屏幕分辨率为基准那么values-1280x720文件夹下面的dimens.xml文件如下:

基于部落竞争与成员合作算法(CTCM)融合动态窗口法DWA的无人机三维动态避障方法研究,MATLAB代码 动态避障路径规划:基于部落竞争与成员合作算法(CTCM)融合动态窗口法DWA的无人机三维动态避障方法研究,MATLAB 融合DWA的青蒿素优化算法(AOA)求解无人机三维动态避障路径规划,MATLAB代码 基于动态环境下多智能体自主避障路径优化的DWA算法研究,MATLAB代码 融合DWA的青蒿素优化算法AOA求解无人机三维动态避障路径规划,MATLAB代码 基于DWA的多智能体动态避障路径规划算法研究,MATLAB代码 融合动态窗口法DWA的粒子群算法PSO求解无人机三维动态避障路径规划研究,MATLAB代码 基于粒子群算法PSO融合动态窗口法DWA的无人机三维动态避障路径规划研究,MATLAB代码 基于ACOSRAR-DWA无人机三维动态避障路径规划,MATLAB代码 基于ACOSRAR-DWA无人机三维动态避障路径规划,MATLAB代码 基于DWA的动态环境下无人机自主避障路径优化,MATLAB代码 基于DWA的动态环境下机器人自主避障路径规划,MATLAB代码 基于城市场景下RRT、ACO、A*算法的无人机三维路径规划方法研究,MATLAB代码 基于城市场景下无人机三维路径规划的导航变量的多目标粒子群优化算法(NMOPSO),MATLAB代码 导航变量的多目标粒子群优化算法(NMOPSO)求解复杂城市场景下无人机三维路径规划,MATLAB代码 原创:5种最新多目标优化算法求解多无人机协同路径规划(多起点多终点,起始点、无人机数、障碍物可自定义),MATLAB代码 原创:4种最新多目标优化算法求解多无人机协同路径规划(多起点多终点,起始点、无人机数、障碍物可自定义),MATLAB代码 高维超多目标优化:基于导航变量的多目标粒子群优化算法(NMOPSO)的无人机三维
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