关于UITableView的性能优化

本文介绍如何在iOS开发中优化UITableView的性能,通过复用UITableViewCell减少对象创建,利用UIScrollViewDelegate代理方法在适当时机异步加载图片,以及如何在内存紧张时释放资源。
- (UITableViewCell *)tableView:(UITableView *)tableView cellForRowAtIndexPath:(NSIndexPath *)indexPath

这个代理方法的实现,在可见的页面是会重复绘制页面的,所以绝大部分人都会在这里做一些代码处理
比如:
static NSString *CellIdentifier = @"LazyTableCell";
UITableViewCell *cell = [tableView dequeueReusableCellWithIdentifier:CellIdentifier];


很常规的,防止cell对象无限的被创建,等同于android里面适配器的方法
public View getView(int position, View convertView, ViewGroup arg2) 

以上举例代码是可以让cell被重复使用,一般大概只会在可见页面部分的几个cell会被new下,其他的全部重复使用前面已经有的cell对象,到时候只要填充数据就可以了

啰嗦下,android里面也是类似的处理的,给view添加tag值,到时候利用tag获取view对象


那么仅仅只是如此,恐怕现在的cell自定义的页面不只是文本那么简单,多多少少都会带有一些图片吧,当你下滑时候是否发现有那么一点点的卡顿现成,特别是网络不好,而且还是在iPhone4上跑的就会更明显了

那么在cell里面异步加载图片是个程序员都会想到,但是如果你给每个循环对象都加上异步加载,并且下滑的时候,这一操作将会被执行,虽然是异步,但是一个app里面的线程过多也会卡顿的,特别是在下滑操作的时候给每个图片进行异步加载



那么这里可以利用UIScrollViewDelegate代理很好的解决这问题
- (void)scrollViewDidEndDragging:(UIScrollView *)scrollView willDecelerate:(BOOL)decelerate
- (void)scrollViewDidEndDecelerating:(UIScrollView *)scrollView

可以识别tableview禁止或者减速滑动结束的时候进行异步加载图片

以下方法来执行异步加载操作
      //获取可见部分的对象
       NSArray *visiblePaths = [self.tableView indexPathsForVisibleRows];
        for (NSIndexPath *indexPath in visiblePaths)
        {
           //获取的dataSource里面的对象,并且判断加载完成的不需要再次异步加载
             <code>
        }


同时在cell绘制中也做限制
- (UITableViewCell *)tableView:(UITableView *)tableView cellForRowAtIndexPath:(NSIndexPath *)indexPath

         if (self.tableView.dragging == NO && self.tableView.decelerating == NO)
            {
               //开始异步加载图片
                <code>
            }


如果tableview 停止滑动的时候开始异步加载图片



最后也别忘记在内存紧张的情况下释放调所有的异步线程,以保证的你的app不会被系统强制关闭
- (void)didReceiveMemoryWarning{
//  释放调异步加载图片的线程以及所有图片资源对象
<code>
}

还有千万别忘记销毁的时候手动把所有的使用到的代理设置nil
至此性能优化结束,来源于官方文案
标题基于Python的汽车之家网站舆情分析系统研究AI更换标题第1章引言阐述汽车之家网站舆情分析的研究背景、意义、国内外研究现状、论文方法及创新点。1.1研究背景与意义说明汽车之家网站舆情分析对汽车行业及消费者的重要性。1.2国内外研究现状概述国内外在汽车舆情分析领域的研究进展与成果。1.3论文方法及创新点介绍本文采用的研究方法及相较于前人的创新之处。第2章相关理论总结和评述舆情分析、Python编程及网络爬虫相关理论。2.1舆情分析理论阐述舆情分析的基本概念、流程及关键技术。2.2Python编程基础介绍Python语言特点及其在数据分析中的应用。2.3网络爬虫技术说明网络爬虫的原理及在舆情数据收集中的应用。第3章系统设计详细描述基于Python的汽车之家网站舆情分析系统的设计方案。3.1系统架构设计给出系统的整体架构,包括数据收集、处理、分析及展示模块。3.2数据收集模块设计介绍如何利用网络爬虫技术收集汽车之家网站的舆情数据。3.3数据处理与分析模块设计阐述数据处理流程及舆情分析算法的选择与实现。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程及测试方法,确保系统稳定可靠。4.1系统实现环境列出系统实现所需的软件、硬件环境及开发工具。4.2系统实现过程详细描述系统各模块的实现步骤及代码实现细节。4.3系统测试方法介绍系统测试的方法、测试用例及测试结果分析。第5章研究结果与分析呈现系统运行结果,分析舆情数据,提出见解。5.1舆情数据可视化展示通过图表等形式展示舆情数据的分布、趋势等特征。5.2舆情分析结果解读对舆情分析结果进行解读,提出对汽车行业的见解。5.3对比方法分析将本系统与其他舆情分析系统进行对比,分析优劣。第6章结论与展望总结研究成果,提出未来研究方向。6.1研究结论概括本文的主要研究成果及对汽车之家网站舆情分析的贡献。6.2展望指出系统存在的不足及未来改进方向,展望舆情
【磁场】扩展卡尔曼滤波器用于利用高斯过程回归进行磁场SLAM研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了利用扩展卡尔曼滤波器(EKF)结合高斯过程回归(GPR)进行磁场辅助的SLAM(同步定位与地图构建)研究,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法通过高斯过程回归对磁场空间进行建模,有效捕捉磁场分布的非线性特征,同时利用扩展卡尔曼滤波器融合传感器数据,实现移动机器人在复杂环境中的精确定位与地图构建。研究重点在于提升室内等无GPS环境下定位系统的精度与鲁棒性,尤其适用于磁场特征明显的场景。文中详细阐述了算法原理、数学模型构建、状态估计流程及仿真实验设计。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉机器人感知、导航或状态估计相关理论的研究生、科研人员及从事SLAM算法开发的工程师。; 使用场景及目标:①应用于室内机器人、AGV等在缺乏GPS信号环境下的高精度定位与地图构建;②为磁场SLAM系统的设计与优化提供算法参考和技术验证平台;③帮助研究人员深入理解EKF与GPR在非线性系统中的融合机制及实际应用方法。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析算法实现细节,重点关注高斯过程回归的训练与预测过程以及EKF的状态更新逻辑,可通过替换实际磁场数据进行实验验证,进一步拓展至多源传感器融合场景。
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