android内存性能的优化

本文提供UI性能优化策略,包括减少布局嵌套、合理选择ViewGroup、使用ViewStub和Include标签、优化Bitmap加载、避免内存泄漏及ANR,以及ListView/RecyclerView的高效使用技巧。

UI

布局优化,减少布局嵌套的层次。

选择性能低的viewgroup,linearlayout,framelayout优先于relativelayout。

使用viewstub,include标签。可以按需绘制、减少gpu压力、布局复用 。

在view的ondraw方法中减少操作,尤其是局部变量和耗时的操作。

内存泄漏

尽量少使用静态变量,已经没有逻辑关联的变量及时销毁置空。

资源的关闭:例如数据库 webview的销毁 bitmap的管理。

活在Activity生命周期之外的线程。没有清空对Activity的强引用

Handler定义匿名的Runnable,用匿名类Handler执行Runnable内部类会持有外部类的隐式引用,被传递到Handler的消息队列MessageQueue中,在Message消息没有被处理之前,Activity实例不会被销毁了,于是导致内存泄漏。

可以用LeakCanary和mat工具来帮助检测项目中的问题。

响应速度优化

避免在主线程中做耗时操作,Activity如果5秒钟之内无法响应触摸事件或输入事件会ANR,BroadcastReceiver10秒钟之内还未执行完操作也会出现ANR。但是这类错误不太好复现和dubug,所以当一个进程发生了ANR之后,系统会在/data/anr目录下创建一个文件traces.txt,通过分析这个文件就能定位出ANR的原因。

bitmap

有四种加载方式:decodeFile,decodeResource,decodeStream和decodeByteArray

1、BitmapFactory.Options参数,即采样率。通过对inSampleSize的设置,对图片的像素的高和宽进行缩放。应该总是2的指数,如1,2,4,8等。如果外界传入的inSampleSize的值不为2的指数,那么系统会向下取整并选择一个最接近2的指数来代替。比如5,系统会选择4来代替。

2、inJustDecodeBounds参数,通过inJustDecodeBounds=true,然后加载图片就可以实现只解析图片的宽高信息,并不会真正的加载图片。当获取了宽高信息,计算出缩放比后,然后在将inJustDecodeBounds=false,再重新加载图片,就可以加载缩放后的图片

 ListView/RecycleView

1、使用ViewHolder模式来提高效率

2、异步加载:耗时的操作放在异步线程中

3、ListView/RecycleView的滑动时停止加载和分页加载

其他性能优化

避免过度创建对象、过度使用枚举,枚举占用的内存空间佷大、常量请使用static final来修饰、适当采用软引用和弱引用

、采用内存缓存和磁盘缓存。

 

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)和数学优化概率(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、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和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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