ViewHolder最简洁写法,AbViewHolder

本文介绍如何使用AbViewHolder来简化适配器代码,减少holder类的定义,并通过实例展示其在ImageListAdapter和ImageGridAdapter中的应用。

AbViewHolder源码:

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public class AbViewHolder {
     
    /**
     * ImageView view = AbViewHolder.get(convertView, R.id.imageView);
     * @param view
     * @param id
     * @return
     */
    @SuppressWarnings("unchecked")
    public static <T extends View> T get(View view, int id) {
        SparseArray<View> viewHolder = (SparseArray<View>) view.getTag();
         
        if (viewHolder == null) {
            viewHolder = new SparseArray<View>();
            view.setTag(viewHolder);
        }
        View childView = viewHolder.get(id);
        if (childView == null) {
            childView = view.findViewById(id);
            viewHolder.put(id, childView);
        }
        return (T) childView;
    }
}

在适配器中的应用,可以减少holder类的繁琐的定义,可以参照demo中的ImageListAdapter,

同时ImageGridAdapter的写法是原始的,可以比较使用:

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@Override
public View getView(int position, View convertView, ViewGroup parent){
      if(convertView == null){
         //使用自定义的list_items作为Layout
         convertView = mInflater.inflate(mResource, parent, false);
      }
       
      ImageView itemsIcon = AbViewHolder.get(convertView, mTo[0]);
      TextView itemsTitle = AbViewHolder.get(convertView, mTo[1]);
      TextView itemsText = AbViewHolder.get(convertView, mTo[2]);
       
      //获取该行的数据
      final Map<String, Object>  obj = (Map<String, Object>)mData.get(position);
      String imageUrl = (String)obj.get("itemsIcon");
      itemsTitle.setText((String)obj.get("itemsTitle"));
      itemsText.setText((String)obj.get("itemsText"));
      //设置加载中的View
      mAbImageDownloader.setLoadingView(convertView.findViewById(R.id.progressBar));
      //图片的下载
      mAbImageDownloader.display(itemsIcon,imageUrl);
      return convertView;
}
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机:建模与控制研究(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机展开研究,重点探讨其系统建模与控制策略,结合Matlab代码与Simulink仿真实现。文章详细分析了无人机的动力学模型,特别是引入螺旋桨倾斜机构后带来的全驱动特性,使其在姿态与位置控制上具备更强的机动性与自由度。研究涵盖了非线性系统建模、控制器设计(如PID、MPC、非线性控制等)、仿真验证及动态响应分析,旨在提升无人机在复杂环境下的稳定性和控制精度。同时,文中提供的Matlab/Simulink资源便于读者复现实验并进一步优化控制算法。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真经验的研究生、科研人员及无人机控制系统开发工程师,尤其适合从事飞行器建模与先进控制算法研究的专业人员。; 使用场景及目标:①用于全驱动四旋翼无人机的动力学建模与仿真平台搭建;②研究先进控制算法(如模型预测控制、非线性控制)在无人机系统中的应用;③支持科研论文复现、课程设计或毕业课题开发,推动无人机高机动控制技术的研究进展。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码与Simulink模型,逐步实现建模与控制算法,重点关注坐标系定义、力矩分配逻辑及控制闭环的设计细节,同时可通过修改参数和添加扰动来验证系统的鲁棒性与适应性。
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