ListView使用技巧

ListView常用技巧

隐藏ListView的滚动条

android:scrollbars="none"

取消ListView的item点击效果

android:listSelector="#00000000"
或者
android:listSelector="@android:color/transparent"

设置ListVIew需要显示在第几项

ListView以item为单位进行显示,默认显示在第一个item,当需要指定具体显示的item时,可以:
listView.setSelection(N);

动态修改ListVIew

mData.add("new");
mAdapter.notifyDataSetChangeed();

遍历ListView中的所有item

for(int i=0;i<mListView.getChildCount();i++){
    View view=mListView.getChildAt(i);
}

处理空ListView

listView.setEmptyView(findViewById(R.id.imageView));
给ListView在空数据时显示一张默认的图片,而有数据时则不会显示。

ListView常用拓展

具有弹性的ListView

  • android默认的ListView在滚动到顶端或者低端时,并没有很好的提示。可以简单的实现滚动到顶端或者低端后会继续往上滑或者往下滑的效果。通过覆盖ListView的overScrollBy方法,修改maxOverScrollY参数为自己的值,它默认时0的。
    @Override
      protected boolean overScrollBy(int deltaX, int deltaY, int scrollX, int scrollY
              , int scrollRangeX, int scrollRangeY, int maxOverScrollX, int maxOverScrollY
              , boolean isTouchEvent) {
          return super.overScrollBy(deltaX, deltaY, scrollX, scrollY, scrollRangeX
                  , scrollRangeY, maxOverScrollX, mMaxOverDistance, isTouchEvent);
      }
  • 为了满足多分辨率的需求,可以在修改mMaxOverDistance的值的时候,通过屏幕的density来计算具体的值。
    DisplayMetrics metrics=getResources().getDisplayMetrics();
    float density=metrics.density;
    mMaxOverDistance=(int)(density*mMaxOverDistance);

自动显示、隐藏布局的ListView

  • 但上滑或者下滑的时候可以选择自动隐藏标题栏和悬浮按钮什么的。
  • 我们知道,让一个布局显示或者隐藏并带有动画效果,可以通过属性动画来实现,所以这个效果关键是怎样获取ListView的滑动事件。可借助View的OnTouchListener接口来监听ListView的滑动,通过比较与上次坐标的大小,来判断滑动方向。在判断滑动事件之前,需要给ListView增加一个HeaderView,避免第一个item被ToolBarr遮挡,代码如下:
    View header=new View(this);
    header.setLayoutParams(new AbsListView.LayoutParams(AbsListView.LayoutParams.MATCH_PARENT
                  (int)getResources().getDimension(R.dimen.abc_action_bar_default_height_material)));
    listView.addHeaderView(header);
  • 另外,定义一个mTouchSlop变量用来获取系统认为的最低滑动距离。
    mTouchSlop= ViewConfiguration.get(this).getScaledTouchSlop();
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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