分组 布局 adapter

本文介绍了一个使用Android ListView实现分组显示数据的例子。通过定义不同的视图类型,该示例展示了如何创建带有分组标题的列表视图,并为每个分组添加多个子项。


package com.example.listview;


import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;

import android.app.ListActivity;
import android.content.Context;
import android.graphics.Color;
import android.os.Bundle;
import android.view.LayoutInflater;
import android.view.View;
import android.view.ViewGroup;
import android.widget.BaseAdapter;
import android.widget.ListView;
import android.widget.TextView;


public class MainActivity extends ListActivity {
	
	//item view的类型总数
	private final int VIEW_TYPE_COUNT = 2;
	private final String DATA="data";
	private final String TYPE="type";
	private final int GROUP=-2;
	private final int ITEM=-3;
	
	private ArrayList<HashMap<String,Object>> items = null;
	

	@Override
	protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
		super.onCreate(savedInstanceState);
		
		ListView listview = this.getListView();
		BaseAdapter adapter = new MyBaseAdapter();
		
		items = new ArrayList<HashMap<String, Object>>(); 
		listview.setAdapter(adapter);
	
		String [] groups={"A","B","C","D","E","F"};
		int count=0;
		for(int i=0;i<groups.length;i++){
			HashMap<String,Object> group_map = new HashMap<String,Object>();
			group_map.put(TYPE,GROUP);
			group_map.put(DATA, groups[i]);
			items.add(group_map);
		
			for (int j = 0; j < 5; j++) {  
                HashMap<String, Object> data_map = new HashMap<String, Object>();  
                data_map.put(TYPE, ITEM);  
                data_map.put(DATA, "数据:" + (count++));  
                items.add(data_map);  
            }  
		}	
	}
	private class MyBaseAdapter extends BaseAdapter{
	
		private LayoutInflater inflater = null;
		
		public  MyBaseAdapter(){
			inflater = (LayoutInflater) getSystemService(Context.LAYOUT_INFLATER_SERVICE);	
		}

		@Override
		public int getCount() {
			
			return items.size();
		}

		@Override
		public Object getItem(int position) {
			HashMap<String, Object> map = items.get(position);
			return map.get(DATA); 
		}

		@Override
		public long getItemId(int position) {
			
			return position;
		}

		@Override
		public View getView(int position, View convertView, ViewGroup parent) {
			int type = getItemViewType(position);
			
			//根据不同的view type加载不同的布局文件 
			switch(type){
			case GROUP:
				convertView = inflater.inflate(android.R.layout.simple_list_item_2,null);
				
				TextView tv1 = (TextView) convertView.findViewById(android.R.id.text1);
				tv1.setText("分组");
				tv1.setBackgroundColor(Color.RED);
				
				TextView tv2 = (TextView) convertView.findViewById(android.R.id.text2);           
                tv2.setText(getItem(position) + "");  
                tv2.setBackgroundColor(Color.GRAY); 
                break;
			case ITEM:
				convertView = inflater.inflate(  
                        android.R.layout.simple_list_item_1, null);  
                TextView tv = (TextView) convertView  
                        .findViewById(android.R.id.text1);  
                tv.setText(getItem(position) + "");  
                break;  
			}
			return convertView;
		}
		
		//解析view type
		//view type值是我们事先埋入到items数据中的字段值
		//注意:此处的返回值不要大于getViewTypeCount()的返回值
		@Override
		public int getItemViewType(int position) {
			HashMap<String, Object> map = items.get(position);
			return (Integer) map.get(TYPE);
		}
		
		// 在本例中共计有2个不同类型的view  
        // android.R.layout.simple_list_item_1 和  
        // android.R.layout.simple_list_item_1.
		@Override
		public int getViewTypeCount() {
			
			return VIEW_TYPE_COUNT;  
		}
	}
}


成都市作为中国西部地区具有战略地位的核心都市,其人口的空间分布状况对于城市规划、社会经济发展及公共资源配置等研究具有基础性数据价值。本文聚焦于2019年度成都市人口分布的空间数据集,该数据以矢量格式存储,属于地理信息系统中常用的数据交换形式。以下将对数据集内容及其相关技术要点进行系统阐述。 Shapefile 是一种由 Esri 公司提出的开放型地理空间数据格式,用于记录点、线、面等几何要素。该格式通常由一组相互关联的文件构成,主要包括存储几何信息的 SHP 文件、记录属性信息的 DBF 文件、定义坐标系统的 PRJ 文件以及提供快速检索功能的 SHX 文件。 1. **DBF 文件**:该文件以 dBase 表格形式保存与各地理要素相关联的属性信息,例如各区域的人口统计数值、行政区划名称及编码等。这类表格结构便于在各类 GIS 平台中进行查询与编辑。 2. **PRJ 文件**:此文件明确了数据所采用的空间参考系统。本数据集基于 WGS84 地理坐标系,该坐标系在全球范围内广泛应用于定位与空间分析,有助于实现跨区域数据的准确整合。 3. **SHP 文件**:该文件存储成都市各区(县)的几何边界,以多边形要素表示。每个多边形均配有唯一标识符,可与属性表中的相应记录关联,实现空间数据与统计数据的联结。 4. **SHX 文件**:作为形状索引文件,它提升了在大型数据集中定位特定几何对象的效率,支持快速读取与显示。 基于上述数据,可开展以下几类空间分析: - **人口密度评估**:结合各区域面积与对应人口数,计算并比较人口密度,识别高密度与低密度区域。 - **空间集聚识别**:运用热点分析(如 Getis-Ord Gi* 统计)或聚类算法(如 DBSCAN),探测人口在空间上的聚集特征。 - **空间相关性检验**:通过莫兰指数等空间自相关方法,分析人口分布是否呈现显著的空间关联模式。 - **多要素叠加分析**:将人口分布数据与地形、交通网络、环境指标等其他地理图层进行叠加,探究自然与人文因素对人口布局的影响机制。 2019 年成都市人口空间数据集为深入解析城市人口格局、优化国土空间规划及完善公共服务体系提供了重要的数据基础。借助地理信息系统工具,可开展多尺度、多维度的定量分析,从而为城市管理与学术研究提供科学依据。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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