UIScrollerView

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原创 最新推荐文章于 2026-02-26 08:56:02 发布 1.2k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
Swift 使用UIScrollerView 实现装扮功能（基础） 装扮功能在游戏中比较常见，近些年有些产品也开始将这个功能植入到App中，这个功能呢也确实是满足了一部分追求个性化的用户。接下来看看我实现的一个简单的装扮界面吧！如下图，这个猫猫放到什么位置合适呢？哈哈这个没有标准答案，你喜欢搁哪就搁哪吧！分析功能实现支持横向滚动的背景板道具拖拽移动调整摆放的位置监听道具拖到屏幕边缘然后丝滑地滚动背景板装扮功能的核心功能点差不多就是这些啦！那么你们的App有计划加入装扮功能吗？ 阅读详情
UIScrollView的属性总结
属性作用
CGPoint contentOffSet监控目前滚动的位置
CGSize contentSize滚动范围的大小
UIEdgeInsets contentInset视图在scrollView中的位置
id<UIScrollerViewDelegate>
delegate		设置协议
BOOL directionalLockEnabled指定控件是否只能在一个方向上滚动
BOOL bounces控制控件遇到边框是否反弹
BOOL alwaysBounceVertical控制垂直方向遇到边框是否反弹
BOOL alwaysBounceHorizontal控制水平方向遇到边框是否反弹
BOOL pagingEnabled控制控件是否整页翻动
BOOL scrollEnabled控制控件是否能滚动
BOOL showsHorizontalScrollIndicator控制是否显示水平方向的滚动条
BOOL
showsVerticalScrollIndicator		控制是否显示垂直方向的滚动条
UIEdgeInsets scrollIndicatorInsets指定滚动条在scrollerView中的位置
UIScrollViewIndicatorStyle
indicatorStyle		设定滚动条的样式
float decelerationRate改变scrollerView的减速点位置
BOOL tracking监控当前目标是否正在被跟踪
BOOL dragging监控当前目标是否正在被拖拽
BOOL decelerating监控当前目标是否正在减速
BOOL delaysContentTouches控制视图是否延时调用开始滚动的方法
BOOL canCancelContentTouches控制控件是否接触取消touch的事件
float minimumZoomScale缩小的最小比例
float maximumZoomScale放大的最大比例
float zoomScale设置变化比例
BOOL bouncesZoom控制缩放的时候是否会反弹
BOOL zooming判断控件的大小是否正在改变
BOOL zoomBouncing判断是否正在进行缩放反弹
BOOL scrollsToTop控制控件滚动到顶部

这里把UIScrollView的几个要点总结下：

从你的手指touch屏幕开始，scrollView开始一个timer，如果：

1.  150ms内如果你的手指没有任何动作，消息就会传给subView。

2.  150ms内手指有明显的滑动（一个swipe动作），scrollView就会滚动，消息不会传给subView，这里就是产生问题二的原因。

3. 150ms内手指没有滑动，scrollView将消息传给subView，但是之后手指开始滑动，scrollView传送touchesCancelled消息给subView，然后开始滚动。

观察下tableView的情况，你先按住一个cell，cell开始高亮，手不要放开，开始滑动，tableView开始滚动，高亮取消。

 

delaysContentTouches的作用：

这个标志默认是YES，使用上面的150ms的timer，如果设置为NO，touch事件立即传递给subView，不会有150ms的等待。

 

cancelsTouches的作用：

这个标准默认为YES，如果设置为NO，这消息一旦传递给subView，这scroll事件不会再发生



contentSize是scrollview可以滚动的区域，比如frame = (0 ,0 ,320,480) contentSize = (320,960)，代表你的scrollview可以上下滚动，滚动区域为frame大小的两倍。


contentOffset是scrollview当前显示区域顶点相对于frame顶点的偏移量，比如上个例子你拉到最下面，contentoffset就是(0,480)，也就是y偏移了480

 

contentInset是scrollview的contentview的顶点相对于scrollview的位置，例如你的contentInset= (0 ,100)，那么你的contentview就是从scrollview的(0 ,100)开始显示


 

另外UITableView是UIScrollView的子类，它们在上述属性又有所不同，tabelview的contentsize是由它的下列方法共同实现的

- (NSInteger)numberOfSections;

- (NSInteger)numberOfRowsInSection:(NSInteger)section;

- (CGFloat)tableView:(UITableView *)tableViewheightForRowAtIndexPath:(NSIndexPath *)indexPath;

- (CGFloat)tableView:(UITableView *)tableViewheightForHeaderInSection:(NSInteger)section;

- (CGFloat)tableView:(UITableView *)tableViewheightForFooterInSection:(NSInteger)section;

它会自动计算所有的高度和来做为它的contentsize的height.

 

例如你在delegate方法

- (NSInteger)tableView:(UITableView *)tableViewnumberOfRowsInSection:(NSInteger)section {

    return100;

}

那么你的tabelview的contentsize就是(320, 4400)

posted @ 2011-10-13 17:36 zcbbin 阅读(194)评论(2)  编辑

UIScrollView原理   

scroll  view  原理
//作者：禚来强 iphone开发q*****：79190809 邮箱： zhuolaiqiang@gmail.com转帖请保留
demo 可以到我的博客 http://blog.youkuaiyun.com/diyagoanyhacker/article/list/10
在滚动过程当中,其实是在修改原点坐标

当手指触摸后, scroll view会暂时拦截触摸 事件,使用一个
计时器,假如在计时器到点后,没有发生手指移动事件,
那么,scroll view发送tracking events到被点击的subview
假如在计时器到点前,发生了移动事件,那么 scroll view 取消tracking
自己发生滚动

子类可以重载touchesShouldBegin:withEvent:inContentView:决定自己是否接收touch事件
pagingEnabled当值是YES,会 自动滚动到subview的边界,默认是NO
touchesShouldCancelInCon tentView: 开始发送trackingmessages消息给subview的时候
调用这个方法,决定是否发送trackingmessages消息到subview,假如返回NO,发送,YES则不发送
假如 canCancelContentTouches属性是NO,则不调用这个方法
来影响如何处理滚动手势

scroll view还处理缩放和平移手势
要实现缩放和平移,必须实现委托viewForZoomingInScrollVi ew:
scrollViewDidEndZooming:withView:atScale:
两个方法,另外maximumZoomScale和minimumZoomScale两个属性要不一样 

几个属性
tracking
当touch后还没有拖动的时候,值是YES,否则NO


zoomBouncing
当内容放大到最大或者最小的时候,值是YES,否则NO


zooming
当正在缩放的时候,值是YES,否则NO

decelerating

当滚动后,手指放开,但是还在继续滚动中,这个时候是 YES,其他是NO

decelerationRate

设置手指放开后的减速率


maximumZoomScale
一个浮点数,表示能放最大的倍数


minimumZoomScale 
一个浮点数,表示能缩最小的倍数


pagingEnabled
当值是YES,会自动滚动到subview的边界,默认是NO


scrollEnabled
决定是否可以滚动

delaysContentTouches

是个布尔值,当值是YES的时候,用户触碰开始,scrollview要延迟一会,看看是否用户有意图滚动,假如滚动了,那么捕捉touch-down事件,否则就不捕捉, 假如值是NO,当用户触碰,scroll view会立即触发touchesShouldBegin:withEvent:inContentView:,默认是YES

canCancelContentTouches
当值是YES的时候，用户触碰后，然后在一定时间内没有移动， scrollView发送trackingevents，然后用户移动手指足够长度触发滚动事件，这个时候，scrollView发送了touchesCancelled:withEvent:到subview，然后scroView开始滚动
假如值是NO,scrollView发送trackingevents后，就算用户移动手指，scrollView也不会滚动

contentSize
里面内容的大小，也就是可以滚动的大小，默认是0，没有滚动效果。

showsHorizontalScrollInd icator
滚动时,是否 显示水平滚动条

showsVerticalScrollIndic ator
滚动时,是否显示垂直滚动条

bounces
默认是yes,就是滚动超过边界,会反弹有反弹回来的效果,假如是 NO,那么滚动到达边界,那么会连忙停止

bouncesZoom
和bounces类似,区别在于,这个效果反映在缩放上面,假如缩放超过最大缩放,那么会反弹效果,假如是NO,则到达最大或者最小的时候,立即停止

directionalLockEnabled
默认是NO, 可以在垂直和水平方向同时运动, 当值是YES, 假如一开始是垂直或者是水平运动,那么接下来会锁定另外一个方向的滚动,假如一开始是对角方向滚动,则不会禁止某个方向

indicatorStyle
滚动条的样式,基本只是设置颜色,总共3个颜色,默认,黑色的,白色的

scrollIndicatorInsets
设置滚动条的位置







属性
 作用
CGPoint contentOffSet
 监控目前滚动的位置
CGSize contentSize
 滚动范围的大小
UIEdgeInsets contentInset
 视图在scrollView中的位置
id<UIScrollerViewDelegate>
delegate
 设置协议
BOOL directionalLockEnabled
 指定控件是否只能在一个方向上滚动
BOOL bounces
 控制控件遇到边框是否反弹
BOOL alwaysBounceVertical
 控制垂直方向遇到边框是否反弹
BOOL alwaysBounceHorizontal
 控制水平方向遇到边框是否反弹
BOOL pagingEnabled
 控制控件是否整页翻动
BOOL scrollEnabled
 控制控件是否能滚动
BOOL showsHorizontalScrollIndicator
 控制是否显示水平方向的滚动条
BOOL
showsVerticalScrollIndicator
 控制是否显示垂直方向的滚动条
UIEdgeInsets scrollIndicatorInsets
 指定滚动条在scrollerView中的位置
UIScrollViewIndicatorStyle
indicatorStyle
 设定滚动条的样式
float decelerationRate
 改变scrollerView的减速点位置
BOOL tracking
 监控当前目标是否正在被跟踪
BOOL dragging
 监控当前目标是否正在被拖拽
BOOL decelerating
 监控当前目标是否正在减速
BOOL delaysContentTouches
 控制视图是否延时调用开始滚动的方法
BOOL canCancelContentTouches
 控制控件是否接触取消touch的事件
float minimumZoomScale
 缩小的最小比例
float maximumZoomScale
 放大的最大比例
float zoomScale
 设置变化比例
BOOL bouncesZoom
 控制缩放的时候是否会反弹
BOOL zooming
 判断控件的大小是否正在改变
BOOL zoomBouncing
 判断是否正在进行缩放反弹
BOOL scrollsToTop
 控制控件滚动到顶部

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Swift 使用UIScrollerView 实现装扮功能（拓展） 回顾上一篇，我们实现了装扮的基础功能，可以拖拽移动道具和监听道具拖到屏幕边缘然后滚动背景板。拖动手势的触发范围目前是等于道具的范围，可以改成全屏范围设置道具可以拖动的最大范围先看看优化后的效果：为了方便观察效果，我加啦一个编辑状态，如图鼠标的位置就是我的触摸点，现在全屏都可以响应拖动手势，还限制啦道具可拖动的最大范围。拓展篇更贴近项目的实际应用场景，希望对小伙伴们有帮助。祝大家在新的一年里，龙马精神，万事如意！ 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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stubbornness1219的博客 509

iOS开发学习之UIScrollerView实现新特性

大家好。相信大家都对一些APP的新特性有所了解了。 一个好的新特性,会让用户得到不一样的体验,会让用户很清晰的了解该APP的新特性功能。 然后,请让小虾米来说说我所学习的内容吧 。 首先，图片1，图片2，图片3 从图片分析当中，我们可以知道 它是一个UIScrollerView + UIPageControl。代码如下： #import "JHNewfeatureV

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