Autolayout-Autoresizing与Autolayout

本文详细介绍了iOS开发中从Autoresizing到Autolayout再到SizeClass的屏幕适配技术演进过程。对比了Autoresizing与Autolayout的特点及使用场景,通过实例演示了如何利用Autolayout进行高效灵活的界面布局。

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转载自: http://www.jianshu.com/p/a4812b01a2a3

作者:Mitchell 孟晨

Autoresizing--->Autolayout--->SizeClass


一.关于iPhone屏幕的一些基本常识

1.ios屏幕适配的尺寸
  • iPhone的尺寸
    3.5inch、4.0inch、4.7inch、5.5inch
  • iPad的尺寸
    7.9inch、9.7inch
2.点和像素的关系
  • 非retina屏幕之中:
    • 1个点由1x1个像素组成
  • 在retina屏幕之中:
    • 1个点由2x2个像素组成(iPhone6Plus 3x3个)

二、Autoresizing

1、简介
  • 在Autolayout之前,可做屏幕适配,但是有很大局限性。
2、具体使用方法以及局限性
(1)用法
  • Autoresizing的核心用法就是6条线。上线左右以及空间内的两条红色交叉线如图:

    屏幕快照 2015-08-01 下午1.37.11.png
  • 具体用法:上下左右四条红色的线分别表示此视图距离父视图的上下左右边的约束各式多少;
  • 中间两条上下交叉的线表示,此视图的高度与宽度是否随着父视图的变化而按比例变化
(2)局限性

可以清楚的看到上面的用法中所说明的,所有的约束都是相对于父视图来设置的,也就是Autoresizing的局限性'就是'只能表现父与子的关系而无法表达兄弟视图之间的关系,这就是Autoresizing的鸡肋所在。


三、Autolayout

1、简介
  • Autolayout是一种布局技术,专门用来布局UI界面的
  • Autolayout自iOS6开始引入,由于Xcode4的不给力,当时并没有得到很大的推广
  • 在iOS7(Xcode5)开始,Autolayout的开发效率得到很大的提升
  • 苹果官方也推荐开发者尽量使用Autolayout来布局UI界面
  • Autolayout能轻松的解决屏幕适配的问题
2、核心概念
  • 参照
  • 约束
3、常用版面
(1) 约束处理(resolve auto layout issues):
  • 界面样式:

    屏幕快照 2015-08-01 下午6.53.09.png
  • 属性说明:
    (1) Selected Views:已选中视图的属性

    • Update Frames:更新frame 
    • Update Constraints:更新约束
    • Add Missing Constraints:添加丢失的约束
    • Reset to Suggested Constraints:将约束重置成建议的样式 

    (2) All Views inView Controller:在控制器中的所有视图的属性

    • Clear Constraints 删除控制器中所有的约束(慎用)
(2) 相对处理(Pin):
  • 界面样式:

    屏幕快照 2015-08-01 下午6.53.01.png
  • 属性说明:
    • Add New Constraints:
      4个方向,4条红线的意思分别表示:距离上下左右的参照线的距离是多少。将虚线设置为实线之后,表示所设距离生效。
      注意:上下左右的参照物是可以改变的,改变的方法就是点击数字框右边的向下箭头来修改约束的参照物。
    • Constrain to margins:如果你点了constrain to margins,左右会有8个点的空挡,而是从8个点后开始计算约束,而没有点时,已屏幕的0点开始计算。 
(3) 对齐处理(Align):
  • 界面样式:

    屏幕快照 2015-08-01 下午6.52.55.png
  • 属性说明:
    • Leading Edges:左对齐
    • Trailing Edges:右对齐
    • Top Edges:上对齐
    • Bottom Edges:下对齐
    • Horizontal Centers:水平中心对齐
    • Vertical Centers:竖向中心对齐
    • Baselines:基线对齐
    • Horizontal Center in Container:对齐容器中的水平中心
    • Vertical Center in Container:对齐容器中的竖向中心
4、警告与报错
  • 警告:一般是黄色的,一般是由于我们当前所设的约束与当前视图的位置不符。
  • 报错:红色的警告一般是由于约束错误造成的,这种警告工程中一定要消除。
5、简单需求实例
  • 实例一:
    • 需求:创建一个view使得它与上方的距离20,左方的距离20,高100,宽100
    • 实现:

      实例1.png

实例1.2.png


两张图片的区别就是在Update Frames 中选择了Items of New Constraints 这个属性的意思是当我选择了这个属性之后,系统会在添加约束的同时自动将视图布局到约束所定义的位置与大小。

  • 实例二:

    • 需求:创建两个view,左边的view距离左、上各20,右边的view距离右、上各20,两个图片一样的大小,并且两张图片之间的距离是20。

      实例2初始图.png
    • 思路:
      (1)设置视图1:距离上面20,距离左边20Height设为100,这样视图1未确定的值就只有宽了,这个时候我们为视图1添加右边的约束属性,如下图所示,将参照的视图改为view2,这样我们就设置好了view1的所有属性。


      实例2-1.png


      (2)设置视图2:与视图1的上方平齐,距离右边20,与视图1等高,距离视图1的距离是20,最后再设置两个视图是等宽,这样就实现了我们的需求:

    • 实现:
      (1)视图一设置:


      实例2.1.png


      (2)视图二设置:


      实例2.2.png


      (3)最终实现:


      实例2.png
  • 实例三:
    • 需求:view1使得它与上方的距离20,左方、右方的距离各为20,高50,view2在view1下方距离20,右边距离父视图20(与view1右对齐),view2的宽度是view1的一半。
    • 实现:
      (1)先固定view1,设定左右上的约束并设定高为50.

      实例3.1.png

      (2)这个需求的重点是设置view2,首先与view1上方距离20,右边与view1对齐,那么宽度的设置体现了Autolayout的精华所在。
    • 方案一:先设置view2与view1等宽,之后双击view2的等宽的线,将multiplier的值设为0.5。

      实例3.2.png
    • 方案二:
      (1)设置view2的居中对齐

      实例3.3.png

      (2)修改SecondItem中的属性为Leading,这样我们就实现了需求中所要的效果

      实例3.4.png
6、AutoLayout核心公式

第一个Item的属性 =(<=/>=)第二个Item的属性*Multiplier+Constant

这就是Autolayout的精华所在.

7、总结
  • Autoresizing:
    已经是比较过时的设置适配方法了,而且有很大的缺陷,只能设置父子控件之间的约束,不能设置兄弟控件之间的约束。所以在这里我们最好不要再开发中应用。
  • AutoLayout:
    最流行的适配方式,苹果积极推荐,非常强大好用的适配方法。对提升开发中的效率有很大的帮助。
内容概要:该论文研究增程式电动汽车(REEV)的能量管理策略,针对现有优化策略实时性差的问题,提出基于工况识别的自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS)。首先建立整车Simulink模型和基于规则的策略;然后研究动态规划(DP)算法和等效燃油最小策略;接着通过聚类分析将道路工况分为四类,并设计工况识别算法;最后开发基于工况识别的A-ECMS,通过高德地图预判工况类型并自适应调整SOC分配。仿真显示该策略比规则策略节油8%,比简单SOC规划策略节油2%,并通过硬件在环实验验证了实时可行性。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对电动汽车能量管理策略有兴趣的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标:①理解增程式电动汽车能量管理策略的基本原理;②掌握动态规划算法和等效燃油消耗最小策略的应用;③学习工况识别算法的设计和实现;④了解基于工况识别的A-ECMS策略的具体实现及其优化效果。 其他说明:此资源不仅提供了详细的MATLAB/Simulink代码实现,还深入分析了各算法的原理和应用场景,适合用于学术研究和工业实践。在学习过程中,建议结合代码调试和实际数据进行实践,以便更好地理解策略的优化效果。此外,论文还探讨了未来的研究方向,如深度学习替代聚类、多目标优化以及V2X集成等,为后续研究提供了思路。
内容概要:论文《基于KANN-DBSCAN带宽优化的核密度估计载荷谱外推》针对传统核密度估计(KDE)载荷外推中使用全局固定带宽的局限性,提出了一种基于改进的K平均最近邻DBSCAN(KANN-DBSCAN)聚类算法优化带宽选择的核密度估计方法。该方法通过对载荷数据进行KANN-DBSCAN聚类分组,采用拇指法(ROT)计算各簇最优带宽,再进行核密度估计和蒙特卡洛模拟外推。实验以电动汽车实测载荷数据为对象,通过统计参数、拟合度和伪损伤三个指标验证了该方法的有效性,误差显著降低,拟合度R²>0.99,伪损伤接近1。 适合人群:具备一定编程基础和载荷数据分析经验的研究人员、工程师,尤其是从事汽车工程、机械工程等领域的工作1-5年研发人员。 使用场景及目标:①用于电动汽车载荷谱编制,提高载荷预测的准确性;②应用于机械零部件的载荷外推,特别是非对称载荷分布和多峰扭矩载荷;③实现智能网联汽车载荷预测数字孪生集成,提供动态更新的载荷预测系统。 其他说明:该方法不仅解决了传统KDE方法在复杂工况下的“过平滑”“欠拟合”问题,还通过自适应参数机制提高了方法的普适性和计算效率。实际应用中,建议结合MATLAB代码实现,确保数据质量,优化参数并通过伪损伤误差等指标进行验证。此外,该方法可扩展至风电装备、航空结构健康监测等多个领域,未来研究方向包括高维载荷扩展、实时外推和多物理场耦合等。
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