Android安卓编码规范及性能优化

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C++总结笔记 / ++操作 这是因为定义的数组，申请的是连续的内存空间，当ptr++（ptr是int类型的指针变量），地址空间向后偏移是以int类型的大小为单位进行偏移的，相当于int类型数组元素的向后偏移。使用场景：它是最通用的转换形式，用于将一种类型转换为另一种类型，例如基本数据类型的转换（如 float 转 int），指向基类的指针或引用转为指向派生类的指针或引用等。在派生类被调用时会调用派生类中的函数，不会调用基类中的被重写的函数（基类中的函数需要加上virtual才可以，即基类中的函数是虚函数）。 阅读详情
一、Android编码规范

1.java代码中不出现中文，最多注释中可以出现中文
2.局部变量命名、静态成员变量命名
只能包含字母，单词首字母出第一个外，都为大写，其他字母都为小写
3.常量命名
只能包含字母和_，字母全部大写，单词之间用_隔开
4.layout中的id命名
命名模式为：view缩写_模块名称_view的逻辑名称
view的缩写详情如下
LayoutView：lv
RelativeView:rv
TextView:tv
ImageView:iv
ImageButton:im
Button:btn
5.activity中的view变量命名
命名模式为：逻辑名称+view缩写
建议：如果layout文件很复杂，建议将layout分成多个模块，每个模块定义一个moduleViewHolder，其成员变量包含所属view
6.strings.xml中的id命名
命名模式：activity名称_功能模块名称_逻辑名称/activity名称_逻辑名称/common_逻辑名称
strings.xml中，使用activity名称注释，将文件内容区分开来
7.drawable中的图片命名
命名模式：activity名称_逻辑名称/common_逻辑名称
7.styles.xml：将layout中不断重现的style提炼出通用的style通用组件，放到styles.xml中；
8.使用layer-list和selector
9.图片尽量分拆成多个可重用的图片
10.服务端可以实现的，就不要放在客户端
11.引用第三方库要慎重，避免应用大容量的第三方库，导致客户端包非常大
12.处理应用全局异常和错误，将错误以邮件的形式发送给服务端
13.图片的.9处理
14.使用静态变量方式实现界面间共享要慎重
15.Log(系统名称 模块名称 接口名称，详细描述)
16.单元测试（逻辑测试、界面测试）
17.不要重用父类的handler，对应一个类的handler也不应该让其子类用到，否则会导致message.what冲突
18.activity中在一个View.OnClickListener中处理所有的逻辑
19.strings.xml中使用%1$s实现字符串的通配
20.如果多个Activity中包含共同的UI处理，那么可以提炼一个 CommonActivity ，把通用部分叫由它来处理，其他activity只要继承它即可
21.使用button+ activitgroup 实现tab效果时，使用Button.setSelected(true)，确保按钮处于选择状态，并使activitygroup的当前activity与该button对应
22.如果所开发的为通用组件，为避免冲突，将drawable/layout/menu/values目录下的文件名增加前缀
23.数据一定要效验，例如
字符型转数字型，如果转换失败一定要有缺省值；
服务端响应数据是否有效判断；
24.同一个客户端如果要放在不同的市场，而且要统计各个市场下载及使用数据时
针对不同的客户端打不同的包，唯一的区别是versionName，apk文件名为versionName.apk
在升级时，要将自己的versionCode和versionName一并传给服务端，如果需要升级，则下载versionName相对应的apk
关于是否要强制升级：
1).不管何种情况都强制升级
2).判断用户的版本和当前最新版本，如果兼容则强制升级，否则可选；
25.有的按钮要避免重复点击
二、Android性能优化
1.http用gzip压缩，设置连接超时时间和响应超时时间
http请求按照业务需求，分为是否可以缓存和不可缓存，那么在无网络的环境中，仍然通过缓存的httpresponse浏览部分数据，实现离线阅读。
2.listview 性能优化
1).复用convertView
在getItemView中，判断convertView是否为空，如果不为空，可复用。如果couvertview中的view需要添加listerner，代码一定要在if(convertView==null){}之外。
2).异步加载图片
item中如果包含有webimage，那么最好异步加载
3).快速滑动时不显示图片
当快速滑动列表时（SCROLL_STATE_FLING），item中的图片或获取需要消耗资源的view，可以不显示出来；而处于其他两种状态（SCROLL_STATE_IDLE 和SCROLL_STATE_TOUCH_SCROLL），则将那些view显示出来
4).BaseAdapter避免内存溢出
如果BaseAdapter的实体类有属性非常消耗内存，可以将保存到文件；为提高性能，可以进行缓存，并限制缓存大小。
3.使用线程池，分为核心线程池和普通线程池，下载图片等耗时任务放置在普通线程池，避免耗时任务阻塞线程池后，导致所有异步任务都必须等待
4.异步任务，分为核心任务和普通任务，只有核心任务中出现的系统级错误才会报错，异步任务的ui操作需要判断原activity是否处于激活状态
5.尽量避免static成员变量引用资源耗费过多的实例,比如Context
6.使用WeakReference代替强引用，弱引用可以让您保持对对象的引用，同时允许GC在必要时释放对象，回收内存。对于那些创建便宜但耗费大量内存的对象，即希望保持该对象，又要在应用程序需要时使用，同时希望GC必要时回收时，可以考虑使用弱引用。
7.超级大胖子Bitmap
及时的销毁(Activity的onDestroy时将bitmap回收，在被UI组件使用后马上进行回收会抛RuntimeException: Canvas: trying to use a recycled bitmap android.graphics.Bitmap) 设置一定的采样率(有开发者提供的图片无需进行采样，对于有用户上传或第三方的大小不可控图片，可进行采样减少图片所占的内存)，从服务端返回图片，建议同时反馈图片的size 巧妙的运用软引用 drawable对应resid的资源，bitmap对应其他资源 任何类型的图片，如果获取不到（例如文件不存在，或者读取文件时跑OutOfMemory异常），应该有对应的默认图片（默认图片放在在apk中，通过resid获取）；
8.保证Cursor 占用的内存被及时的释放掉，而不是等待GC来处理。并且 Android明显是倾向于编 程者手动的将Cursor close掉
9.线程也是造成内存泄露的一个重要的源头。线程产生内存泄露的主要原因在于线程 生命周期的不可控
10.如果ImageView的图片是来自网络，进行异步加载
11.应用开发中自定义View的时候，交互部分，千万不要写成线程不断刷新界面显示，而是根据TouchListener事件主动触发界面的更新
12.Drawable
ui组件需要用到的图片是apk包自带的，那么一律用setImageResource或者setBackgroundResource，而不要根据resourceid
注意：get(getResources(), R.drawable.btn_achievement_normal)该方法通过resid转换为drawable，需要考虑回收的问题，如果drawable是对象私有对象，在对象销毁前是肯定不会释放内存的。
13.复用、回收Activity对象
临时的activity及时finish
主界面设置为singleTask
一般界面设置为singleTop
14.位置信息
获取用户的地理位置信息时，在需要获取数据的时候打开GPS，之后及时关闭掉
15.在onResume时设置该界面的电源管理，在onPause时取消设置


三、AndroidUI优化

1.layout组件化，尽量使用merge及include复用
2.使用styles，复用样式定义
3.软键盘的弹出控制，不要让其覆盖输入框
4.数字、字母和汉字混排占位问题：将数字和字母全角化。由于现在大多数情况下我们的输入都是半角，所以 字母和数字的占位无法确定，但是一旦全角化之后，数字、字母的占位就和一个汉字的占位相同了，这样就可以避免由于占位导致的排版问题。
5.英文文档排版：textview自动换行时要保持单词的完整性，解决方案是计算字符串长度，然后手动设定每一行显示多少个字母并加上‘\n‘
6.复杂布局使用RelativeLayout
7.自适应屏幕，使用dp替代pix
8.使用android:layout_weight或者TableLayout制作等分布局
9.使用animation-list制作动画效果
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#android #Android #ANDROID #性能优化 #编码规范
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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安卓开发规范

Android开发规范是本文要介绍的内容，主要是来了解并学习Android开发中一些细节的内容，具体关于Android开发规范内容的详解来看本文。 一、Android开发编码规范 1、java代码中不出现中文，最多注释中可以出现中文 2、局部变量命名、静态成员变量命名 只能包含字母，单词首字母出第一个外，都为大写，其他字母都为小写 3、常量命名 只能包含字母和_，字母全部大写，单词之间

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