android控件架构和自定义View的实现

本文详细介绍了Android的UI架构原理,包括控件结构、界面架构等,并深入探讨了自定义View的过程,如View的测量与绘制。

一,Android架构

1.Android控件结构

Android中的每个控件都会在界面占一块矩形区域,在Android中控件分为两大类:Viewgroup和View。ViewGroup就像一个箱子,里面可以装多个View,但View就像一个实心方块,是最小单元,不能在包含其他控件。关系如图:


俗称控件树,上层负责下层的测量与绘制,并传递交互事件。在每一个控件树上面都有一个ViewParent对象,它是整个控件树的核心,所有的交互事件都由他调控和分配,从而实现对整个视图进行控制。

2.Android的Ui界面架构

每一个activity都包含一个window对象,在Android中的window对象为phonewindow,phonewindow包含一个DecorView作为显示界面的根目录,decorView包含titleView和ContentView两个View,我们常用的setcontentView()便是设置这里的ContentView(本质是一个ID为content的FrameLayout,所以activity_main.xlm就是设置在这样的FrameLayout中)界面。


注:1)因为DecorView是一个LinearLayout的ViewGroup,所以通过RequestWindowFeature(WindowFeature.Not_itle)设置界面只含有ContentView时候,必须在setContentView()之前。

2)这里面所有的View的监听事件都是通过WindowmanageServie来接收的,并通过activity来调用相应的OnclickListener.

3)当程序在OnCreat()方法中调用setContentView后,WindowManageServie会调用OnResume(),此时系统才将DecorView加入到PhoneWindow中,于是完成界面的绘制。


二,自定义VIew

主要内容:View的测量,View的绘制,

1.View的测量

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在学习其之前我们必须了解这样一个类:Android提供给我们的一个类MeasureSpec,它是32位int值,前两位表示测量模式,后三十为是测量的大小。

模式与大小的获取方法为:int specMode = MeasureSpec.getMode(int MeasureSpec); int specSize = measureSpec.getSize(int MeasureSpec);

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View的测量需要重写OnMeasure(int widthmeasure,int heightMeasure)方法,我们先简单了解一下测量模式

View的测量模式(关于Layout_width和Layout_heigh属性的测量)可分为三种:

1.Exactly: mach_parent  | 数值 : 这种情况下因为是确定数值,所以使用的是Exactly;

2.Almost : wrap_content  : 这时候控件会根据控件中子控件的大小改变而改变,但不能超过父控件的最大值

3.unspecified : 不指定模式,View想多大就多大,用于自定义控件。

待续。。。。。。。。。。。

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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