J2ME中的内存泄漏-双缓存

本文介绍了双缓冲技术的基本原理及其在移动开发中的应用。通过在内存中创建额外的图像空间进行绘图,可以显著提高绘制效率并减少屏幕闪烁,但同时也会增加内存消耗。文章提供了具体的实现步骤和注意事项。
双缓冲就是在内存中开辟一个新的空间,你可以在上面绘制图片,然后一起绘制到手机屏幕上。采用双缓冲最大的好处是可以提高绘制速度,缺点是消耗内存。
创建双缓出的例子:
Image dImage=Image.createImage(width,height);//创建一张指定大小的图片
Graphics dg=dImage.getGrahics();//获得该图品的Graphics
然后就可以使用dg对象来绘制图片了
Image d=Image.createImage(/1.png);
dg.drawImage(d,0,0,Graphics.TOP | Graphics.LEFT);
最后将该图片绘制在手机屏幕就可以了
g.drawImage(dImage,0,0,Graphics.TOP | Graphics.LEFT);

释放双缓冲空间时,不能仅仅释放dImage对象,如:dImage=null;
还要释放dg对象,不然,dImage是不会被释放掉的,因此就可能造成内存泄露现象。
因该这样做:
dg=null;
dImage=null;
这只是我的经验之谈。希望对大家能有所帮助。

多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法(IEEE118节点)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于Matlab代码实现的多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法,适用于IEEE118节点电力系统。该方法结合两阶段鲁棒模型与确定性模型,旨在应对电力系统中多源不确定性(如可再生能源出力波动、负荷变化等),提升系统运行的安全性与经济性。文档还列举了大量相关的电力系统优化研究案例,涵盖微电网调度、电动汽车集群并网、需求响应、配电网重构等多个方向,并提供了YALMIP等工具包的网盘下载链接,支持科研复现与进一步开发。整体内容聚焦于电力系统建模、优化算法应用及鲁棒性分析。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源系统优化的工程技术人员;熟悉优化建模(如鲁棒优化、分布鲁棒优化)者更佳。; 使用场景及目标:①开展电力系统动态最优潮流研究,特别是含高比例可再生能源的场景;②学习和复现分布鲁棒优化在IEEE118等标准测试系统上的应用;③进行科研项目开发、论文复现或算法比较实验;④获取相关Matlab代码资源与仿真工具支持。; 阅读建议:建议按文档结构逐步浏览,重点关注模型构建思路与代码实现逻辑,结合提供的网盘资源下载必要工具包(如YALMIP),并在Matlab环境中调试运行示例代码,以加深对分布鲁棒优化方法的理解与应用能力。
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