Android 控件 ListView 的性能优化

本文介绍两种优化Android ListView性能的方法:利用convertView参数实现布局复用及使用ViewHolder模式减少findViewById调用。

ListView 是一个挺难用的控件,为什么这样说,因为他有很多可以优化操作的细节,运行效率是 ListView 的一个很重要的指标。当我们对 ListView 不进行任何优化时,在执行  Adapter 的 getView() 方法时,每次都将布局重新加载了一遍。代码如下:

@Override 
public View getView(int position, View convertView, ViewGroup parent) { 
	Xxxx xxxx = getItem(position); // 获取实例(Xxxx为自定义布局)
	View view = LayoutInflater.from(getContext()).inflate(resourceId,null); 
	***
	***
	return view; 
}

那要怎样对它进行优化呢?

方法一:

getView() 方法中有一个 convertView 参数,这个参数用于将之前加载好的布局进行缓存,以便之后可以进行重用。修改代码如下:
@Override 
public View getView(int position, View convertView, ViewGroup parent) { 
	Xxxx xxxx = getItem(position); 
	View view; if (convertView == null) { 
		view=LayoutInflater.from(getContext()).inflate(resourceId,null); 
	} else {
		view = convertView;
	} 
	***
	*** 
	return view;
}
在 getView()方法中进行判断,如果 convertView为空,则使用 LayoutInflater 去加载布局,如果不为空则对 convertView进行重用。这样便提高了 ListView 的运行效率。

方法二:

虽然通过 contentView 参数实现了复用,不会重复去加载布局, 但是每次在 getView() 方法中还是会调用 View 的 findViewById() 方法来获取一次控件的实例,怎样优化,代码如下:
@Override 
public View getView(int position, View convertView, ViewGroup parent) { 
	Xxxx xxxx = getItem(position); 
	View view; 
	ViewHolder viewHolder; 
	if (convertView == null) { 
		view = LayoutInflater.from(getContext()).inflate(resourceId,null); 
		viewHolder = new ViewHolder(); 
		viewHolder.*** = ***   // 通过 findViewById()方法来获取控件实例
		*** 
		view.setTag(viewHolder); // 将ViewHolder存储在View中
 	} else { 
		view = convertView; 
		viewHolder = (ViewHolder) view.getTag(); // 把 ViewHolder重新取出
	} 
	viewHolder.*** = *** 
	return view;
	} 
//内部类,对控件实例缓存
class ViewHolder { 
	***
	//布局里面的控件内容
}
当 convertView为空 的时候,创建一个 ViewHolder对象,并将控件的实例都存放在 ViewHolder里,然后调用 View 的 setTag()方法,将 ViewHolder对象存储在 View中。当 convertView不为空的时候则调用 View的 getTag()方法,把 ViewHolder重新取出。这样所有控件的实例都缓存在了 ViewHolder 里,没有必要每次都通过 findViewById()方法来获取控件实例了。

尴尬尴尬尴尬
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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