layoutSubviews setNeedsDisplay

本文详细介绍了iOS中UIView的布局与重绘机制,包括layoutSubviews、setNeedsLayout等方法的作用及调用时机,以及如何通过这些方法来实现自定义视图布局。
- (void)layoutSubviews
- (void)layoutIfNeeded
- (void)setNeedsLayout


- (void)setNeedsDisplay
- (void)drawRect

布局

layoutSubviews在以下情况下会被调用:

1、init初始化不会触发layoutSubviews

但是是用initWithFrame 进行初始化时,当rect的值不为CGRectZero时,也会触发

2、addSubview会触发layoutSubviews

3、设置view的Frame会触发layoutSubviews,当然前提是frame的值设置前后发生了变化

4、滚动一个UIScrollView会触发layoutSubviews

5、旋转Screen会触发父UIView上的layoutSubviews事件

6、改变一个UIView大小的时候也会触发父UIView上的layoutSubviews事件

在苹果的官方文档中强调:

You should override this method only if the autoresizing behaviors of the subviews do not offer the behavior you want.

layoutSubviews, 当我们在某个类的内部调整子视图位置时,需要调用。

反过来的意思就是说:如果你想要在外部设置subviews的位置,就不要重写。

刷新子对象布局

-layoutSubviews方法:这个方法,默认没有做任何事情,需要子类进行重写
-setNeedsLayout方法:标记为需要重新布局,异步调用layoutIfNeeded刷新布局,不立即刷新,但layoutSubviews一定会被调用
-layoutIfNeeded方法:如果有需要刷新的标记,立即调用layoutSubviews进行布局(如果没有标记,不会调用layoutSubviews)

如果要立即刷新,要先调用[view setNeedsLayout],把标记设为需要布局,然后马上调用[view layoutIfNeeded],实现布局

在视图第一次显示之前,标记总是“需要刷新”的,可以直接调用[view layoutIfNeeded]

重绘

-drawRect:(CGRect)rect方法:重写此方法,执行重绘任务
-setNeedsDisplay方法:标记为需要重绘,异步调用drawRect
-setNeedsDisplayInRect:(CGRect)invalidRect方法:标记为需要局部重绘


layoutSubviews对subviews重新布局

layoutSubviews方法调用先于drawRect

setNeedsLayout在receiver标上一个需要被重新布局的标记,在系统runloop的下一个周期自动调用layoutSubviews

layoutIfNeeded方法如其名,UIKit会判断该receiver是否需要layout.根据Apple官方文档,layoutIfNeeded方法应该是这样的

layoutIfNeeded遍历的不是superview链,应该是subviews链

drawRect是对receiver的重绘,能获得context

setNeedDisplay在receiver标上一个需要被重新绘图的标记,在下一个draw周期自动重绘,iphone device的刷新频率是60hz,也就是1/60秒后重绘
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值