【android面试】2019年知识点总结(1)_2019年android主要知识点-优快云博客

本文深入探讨安卓开发中的性能优化技巧，涵盖线程与线程池管理、Bitmap优化、布局与绘制效率提升、响应速度及内存泄露预防。通过具体实例，讲解如何合理使用线程池、Bitmap缓存策略，以及如何优化布局层级和减少重绘，提升list视图性能，确保应用流畅运行。

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其实毫不夸张的说，现在安卓面试80%的题目都是面的任玉刚大佬《Android艺术开发探索》中的内容，我最近也在狂补书中的内容，这里做一个标题党，总结书中的本人觉得重要的知识点和要点，以便记忆。后续还会总结几篇，如果有时间的话。
大佬的书真的非常有价值，我如获至宝，许多知识点都是平常见到了，没去细想。所以有一句话不知道当讲不当讲：过去的经历如果不去总结，就只能叫经过！
共勉！

线程和线程池

线程和进程的区别？

一个程序至少有一个进程，一个进程至少有一个线程
进程是资源分配的最小单位，进程是程序执行过程的最小单位，（有了协程后，这个描述就不准确了）
线程是程序执行的最小单位（协程替代），包含了自己的工作内存，状态信息。
进程和线程的区别

多线程同步的方法有哪几种？

利用wait(), notify(), notifyAll()，或者wait(), join()方法实现线程同步

安卓异步的实现有哪些方式？

AsyncTask
- 实现原理，多个异步任务是串行执行还是并行执行的？
HandlerThread
- 主要用在哪些地方，实现原理是是什么
IntentService
单个Thread
线程池

线程池有哪几种？有哪些区别？

newFixedThreadPool
- 包含了固定数量的线程，线程没有占用时，不会回收。
newCacheThreadPool
- 线程数量不定的线程池，只有非核心线程，可以根据资源最大值来设置，并且有超时限制。
newSingleThreadPool
- 单个串行的核心线程，每个任务执行，是按顺序执行
newScheduledThreadPool
- 包含核心线程和非核心线程，非核心线程不执行时，会被回收，可定时，周期性的执行的线程池

Bitmap缓存

Bitmap像素ARGB值的计算

理解色域的概念，不同色域计算方式不同
计算hsv 数组
调用 Color.HSVToColor(hsv)

private int getColorAtPoint(float eventX, float eventY) {
    float x = eventX - centerX;
    float y = eventY - centerY;
    double r = Math.sqrt(x * x + y * y);
    float[] hsv = {0, 0, 1};
    hsv[0] = (float) (Math.atan2(y, -x) / Math.PI * 180f) + 180;
    hsv[1] = Math.max(0f, Math.min(1f, (float) (r / radius)));
    return Color.HSVToColor(hsv);
}

文件图像的大小计算

文件，资源，网络加载的图片，加载到手机内存中，占用大小一般不同，假如一个1024*1024的图片，以ARGB_8888格式的像素点为例，一般占用就是1024*1024*4=4M，如果是res/drawable-xdpi目录，大小还不一样。

RGB565与RGB_8888的区别

图片文件的两次读取

BitmapFactory读文件有四个方法：
- decodeResource()
- decodeStream()
- decodeFile()
- decodeByByteArray()
使用 BitmapFactory.Options.inSampleSize 可以缩放图片大小。
BitmapFactory.Options.inSampleSize 一般是2的倍数，图片的宽和高变成1/inSampleSize
读取图片时，采用两步读取：

先获取图片原始的宽和高信息

	BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
	options.inJustDecodeBounds = true;
	BitmapFActory.decodeResource(res, resId, options);

上面会得到图片原始大小

图片文件的采样率优化

图片采样率大小根据原始图片宽高，和展示的目标宽高做一个缩放，计算缩放比：

options.inSampleSize = caculateInSampleSize(options, desWidth, desHeight);
options.inJustDecodeBounds = false;
return BitmapFactory.decodeResouces(res, resId, options);

然后再解析图片，就得到接近目标宽高的图片大小。