【版本适配】iOS中文本的自适应高度

本文介绍如何根据不同的iOS设备版本计算文字高度,并在指定宽度下调整文本框大小,确保文字显示完整且美观。

//文字高度

+ (float)height:(NSString *)lab

{

#ifdef __IPHONE_7_0

    NSDictionary * dic = [NSDictionary dictionaryWithObjectsAndKeys:[UIFont systemFontOfSize: K_FONT_SIZE],NSFontAttributeName, nil];

    

    if ([[[UIDevice currentDevice]systemVersion]floatValue]>=7.0) {

        CGRect rect =  [lab boundingRectWithSize:CGSizeMake(K_INTRODUCE_LABLE_WIDTH, 0) options:NSStringDrawingUsesLineFragmentOrigin attributes:dic context:nil];

        if ([lab isEqualToString:@""]) {

            rect.size.height = 0;

        }

        return rect.size.height;

    }

    else

    {

        CGSize rect = [lab sizeWithFont:[UIFont systemFontOfSize:K_FONT_SIZE] constrainedToSize:CGSizeMake(220,2000) lineBreakMode:NSLineBreakByTruncatingHead];

        if ([lab isEqualToString:@""]) {

            rect.height = 0;

        }

        return rect.height;

    }

#endif

}

- (void)setCellVal:(NSString *)cellVal

{

    if (_cellVal != cellVal) {

        [_cellVal release];

        _cellVal = [cellVal retain];

    }

    self.cellLabel.text = cellVal;


#ifdef __IPHONE_7_0

    //计算文本在限定范围内的高度

    NSDictionary * dic = [NSDictionary dictionaryWithObjectsAndKeys:[UIFont systemFontOfSize:K_FONT_SIZE], NSFontAttributeName, nil];

    

    if ([[[UIDevice currentDevice]systemVersion]floatValue]>=7.0) {

        CGRect rect =  [_cellLabel.text boundingRectWithSize:CGSizeMake(K_INTRODUCE_LABLE_WIDTH, 0) options:NSStringDrawingUsesLineFragmentOrigin attributes:dic context:nil];

        _cellLabel.frame = CGRectMake(_cellLabel.left, _cellLabel.top, _cellLabel.width, rect.size.height);

    }

    else if ([[[UIDevice currentDevice]systemVersion]floatValue] < 7.0){

        

        CGSize rect = [_cellLabel.text sizeWithFont:[UIFont systemFontOfSize:K_FONT_SIZE] constrainedToSize:CGSizeMake(220,2000) lineBreakMode:NSLineBreakByTruncatingHead];

        _cellLabel.frame = CGRectMake(_cellLabel.left, _cellLabel.top, _cellLabel.width, rect.height);

    }

#endif

}

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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