手机开发实战168——LRC文件介绍2

本文介绍了手机开发中LRC歌词文件的播放原理,包括两种实现方式。第一种通过链表存储歌词,按时间排序,比较当前播放时间显示对应歌词。第二种方法节省内存,利用链表结构存储时间和歌词,实现复杂但效率高。

播放原理

     歌词播放的原理其实很简单,找到时间标志,将其与当前播放时间比对,如果一致则显示该时间标志对应的歌词,为方便起见没有对歌曲信息做处理(如果要显示歌曲信息,可以通过比对关键子如"ti:""ar:"等来获取)。

 具体实现起来可以有两种实现方式:

 方法一:

 使用到的链表:typedef struct node

               {

                    datatype data; //datatype data的类型

                    struct node *prior,*next;//指向前一个节点和后一个节点的                                              //指针

               }linklist;

 

   步骤:

   1,以'\n'符号将歌词文件分成单句并存入链表1中;

   2,以']'符号将单句歌词分隔成一个或多个时间标志和一句歌词;

   3,扩充歌词,一个时间标志与对应的歌词连接产生一个新的字符串,存入链表2的节点中,删除链表1,释放内存;

   4,按时间排序,产生新的链表3,删除链表2,释放内存;

   5,对链表3进行操作,以']'符号将单句歌词分成时间标志和歌词分别存入链表timelistlyricslist中,其中时间标志已转换成以秒为单位,且此时时间链timelist和歌词链表lyricslist的节点是一一对应的;

   6,读时间链表,将当前时间与节点中存放的时间相比较,如果一致则显示歌词链表中的对应节点的内容;

   7,释放内存。

 

 例:       [01:59.30][00:21.00]一场雨把我困在这里

                  |                      |

      [01:59.30]一场雨把我困在这里 [00:21.00]一场雨把我困在这里

          |            |                |           |

         119     一场雨把我困在这里     21      一场雨把我困在这里

  

      如果当前时间 t == 119 ,则显示"一场雨把我困在这里";

 

 优点:逻辑上比较简单,容易实现;

 缺点:浪费内存空间。

 

 方法二:

 使用到的链表:typedef struct node

               {

                    int time;//存放时间标志(已转换成int型)

                    Lyrics *lyrics;//指向存放歌词的节点

                    struct node *prior,*next;

               }timelist;

 

               typedef struct node

               {

                    int flag; //记录歌词被时间标志指向的次数,初始化为0,指向

                             //一次加1,释放一次减1,当为0时释放歌词节点

                    string lyrics;

               }Lyrics;

 

  

   步骤:

   1,从后往前读存放.lrc文件的buffer,碰到第一个']',产生一个新的buffer,将之前读的内容存入buffer中(即歌词),产生一个Lyrics节点并指向该新产生的buffer,初始化flag0

   2,接着往前读,读到'['时,将'['']'之间的数据"xx:xx.xx"转换成以秒为单位的时间标志,产生一个新的timelist节点,time 存放时间节点,lyrics指向步骤1产生的Lyrics节点,并将Lyircs节点中的flag1

   3, 重复步骤2,直至读到'\n'

   4,重复步骤123直至读完buffer

   5,将当前时间与timelist节点中的time比较,如果一致则显示指向的Lyrics节点中的歌词lyrics

   7,释放内存。

 

   优点:节省内存空间,效率比较高

   缺点:实现比较复杂,内存释放要注意。

 

   例:[01:59.30][00:21.00]一场雨把我困在这里

 

       time: 119

       lyrics:-----------------|

                               | 

                               | flag:2

                               | lyrics --- 一场雨把我困在这里

                               |

       time:21                 |

       lyrics:-----------------|

 

注意事项:

1.无论是否在行首,行内凡具有“[*:*]”形式的都应认为是标签。(注意:其中的冒号并非全角字符

  2.凡是标签都不应显示。

  3.凡是标签,且被冒号分隔的两部分都为非负数,则应认为是时间标签。

  4.因此,对于非标准形式(非“[mm:ss]”)的时间标签也应能识别(如“[0:0]”)。

  5.凡是标签,且非时间标签的,应认为是标识标签。

  6.标识名中大小写等价。

  7.为了向后兼容,应对未定义的新标签作忽略处理。另应对注释标签([:])后的同一行内容作忽略处理。

  8.应允许一行中存在多个标签,并能正确处理。

  9.应能正确处理未排序的标签。

内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
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