iOS:UICollectionView的扩展应用

本文介绍UICollectionView及其自定义布局方法,包括圆式、堆叠式、线式和瀑布流布局等,通过实例展示不同布局效果。

一、介绍

CollectionView是iOS中一个非常重要的控件,它可以实现很多的炫酷的效果,例如轮播图、瀑布流、相册浏览等。其实它和TableView很相似,都是对cell进行复用,提高系统性能。然后也有一点不同的地方,CollectionView的展示由布局决定。但是它只是提供默认的布局方式流式布局,我们可以自定义布局,实现自己想要的各种效果。

 

二、策略

自定义的布局方式需要选择性重写CollectionViewLayout中的方法,实现自己需要的效果,方法如下所示:

复制代码
//每一次布局前的准备工作
-(void)prepareLayout

//设置collectionView滚动区域 
-(CGSize)collectionViewContentSize

//允许每一次重新布局   
-(BOOL)shouldInvalidateLayoutForBoundsChange:(CGRect)newBounds

//布局每一个属性
-(UICollectionViewLayoutAttributes *)layoutAttributesForItemAtIndexPath:(NSIndexPath *)indexPath

//布局所有item的属性,包括header、footer
-(NSArray *)layoutAttributesForElementsInRect:(CGRect)rect
复制代码

 

三、效果

  • 圆式布局:将所有的图片环绕成一圈,可以用在相册中

          

  • 堆叠式布局:将所有的图片堆叠起来,只有最上面的三张图片可以看到,例如”探探app“

       

  • 线式布局:将图片左右轮播滚动显示,图片滚到离中间一定距离时,图片开始放大 

       

  • 瀑布流布局:图片相错排列,增加美感,例如”蘑菇街“

      

 

四、CocoaPods

pod 'XYQCollectionLayout', '~> 1.0.0'

 

五、使用

复制代码
//使用圆式布局
_collectionView = [[UICollectionView alloc] initWithFrame:frame collectionViewLayout:[[CustomCircleLayout alloc]init]];

//使用线式布局 
_collectionView = [[UICollectionView alloc] initWithFrame:frame collectionViewLayout:[[CustomLineLayout alloc]init]];

//使用堆叠式布局  
 _collectionView = [[UICollectionView alloc] initWithFrame:frame collectionViewLayout:[[CustomStackLayout alloc]init]];

//使用瀑布流布局,比较特别,还需要实现代理,设置图片真实宽高,详见demo
_collectionView = [[UICollectionView alloc] initWithFrame:frame collectionViewLayout:[[WaterFlowLayout alloc]init]];
复制代码

 

demo下载地址:https://github.com/xiayuanquan/XYQCollectionLayout

程序猿神奇的手,每时每刻,这双手都在改变着世界的交互方式!

本文转自当天真遇到现实博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/XYQ-208910/p/6522239.html ,如需转载请自行联系原作者
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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