Android抽象布局——include、merge 、ViewStub

本文介绍了Android开发中三种布局优化的方法:使用<include/>实现布局重用,利用<merge/>减少视图层级,以及通过<ViewStub/>按需加载布局。这些技巧有助于提高应用性能和用户体验。
在布局优化中,Androi的官方提到了这三种布局<include />、<merge />、<ViewStub />,并介绍了这三种布局各有的优势,下面也是简单说一下他们的优势,以及怎么使用,记下来权当做笔记。


1、布局重用<include />

<include />标签能够重用布局文件,简单的使用如下:


  1. <LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"  
  2.     android:orientation="vertical"   
  3.     android:layout_width=”match_parent”  
  4.     android:layout_height=”match_parent”  
  5.     android:background="@color/app_bg"  
  6.     android:gravity="center_horizontal">  
  7.   
  8.     <include layout="@layout/titlebar"/>  
  9.   
  10.     <TextView android:layout_width=”match_parent”  
  11.               android:layout_height="wrap_content"  
  12.               android:text="@string/hello"  
  13.               android:padding="10dp" />  
  14.   
  15.     ...  
  16.   
  17. </LinearLayout>  

    1)<include />标签可以使用单独的layout属性,这个也是必须使用的。

    2)可以使用其他属性。<include />标签若指定了ID属性,而你的layout也定义了ID,则你的layoutID会被覆盖,解决方案

    3)在include标签中所有的Android:layout_*都是有效的,前提是必须要写layout_widthlayout_height两个属性

    4)布局中可以包含两个相同的include标签,引用时可以使用如下方法解决(参考):

  1. View bookmarks_container_2 = findViewById(R.id.bookmarks_favourite);   
  2.   
  3. bookmarks_container_2.findViewById(R.id.bookmarks_list);  


2、减少视图层级<merge />

    <merge/>标签在UI的结构优化中起着非常重要的作用,它可以删减多余的层级,优化UI。<merge/>多用于替换FrameLayout或者当一个布局包含另一个时,<merge/>标签消除视图层次结构中多余的视图组。例如你的主布局文件是垂直布局,引入了一个垂直布局的include,这是如果include布局使用的LinearLayout就没意义了,使用的话反而减慢你的UI表现。这时可以使用<merge/>标签优化。

  1. <merge xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android">  
  2.   
  3.     <Button  
  4.         android:layout_width="fill_parent"   
  5.         android:layout_height="wrap_content"  
  6.         android:text="@string/add"/>  
  7.   
  8.     <Button  
  9.         android:layout_width="fill_parent"   
  10.         android:layout_height="wrap_content"  
  11.         android:text="@string/delete"/>  
  12.   
  13. </merge>  

     现在,当你添加该布局文件时(使用<include />标签),系统忽略<merge />节点并且直接添加两个Button。更多<merge />介绍可以参考Android Layout Tricks #3: Optimize by merging


3、需要时使用<ViewStub />

    <ViewStub />标签最大的优点是当你需要时才会加载,使用他并不会影响UI初始化时的性能。各种不常用的布局想进度条、显示错误消息等可以使用<ViewStub />标签,以减少内存使用量,加快渲染速度。<ViewStub />是一个不可见的,大小为0View。<ViewStub />标签使用如下:


  1. <ViewStub  
  2.     android:id="@+id/stub_import"  
  3.     android:inflatedId="@+id/panel_import"  
  4.     android:layout="@layout/progress_overlay"  
  5.     android:layout_width="fill_parent"  
  6.     android:layout_height="wrap_content"  
  7.     android:layout_gravity="bottom" />  


当你想加载布局时,可以使用下面其中一种方法:


  1. ((ViewStub) findViewById(R.id.stub_import)).setVisibility(View.VISIBLE);  
  2. // or  
  3. View importPanel = ((ViewStub) findViewById(R.id.stub_import)).inflate();  


当调用inflate()函数的时候,ViewStub被引用的资源替代,并且返回引用的view 这样程序可以直接得到引用的view而不用再次调用函数findViewById()来查找了。
ViewStub目前有个缺陷就是还不支持 <merge /> 标签。


更多<ViewStub />标签介绍可以参考《Android Layout Tricks #3: Optimize with stubs


/**
* @author 张兴业
*  我的新浪微博:@张兴业TBOW
*/


参考:

http://developer.android.com/training/improving-layouts/reusing-layouts.html

http://android-developers.blogspot.com/2009/03/android-layout-tricks-3-optimize-by.html

http://developer.android.com/training/improving-layouts/optimizing-layout.html#Lint

http://android-developers.blogspot.com/2009/02/android-layout-tricks-1.html

http://developer.android.com/training/improving-layouts/loading-ondemand.html



http://blog.youkuaiyun.com/xyz_lmn/article/details/14524567

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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