Android约束布局
一、嵌套布局效率可能很低。
在 Android 开发中,我们常常需要使用嵌套布局来实现某些较复杂的界面效果。但是嵌套层级太深会带来一些问题,主要包括:
- 视图层级过深,导致内存占用过高和性能下降。Android 需要为每个 View 对象分配内存,嵌套层级过深会创建很多 View 对象,占用较多内存和CPU资源。
- 增加布局的复杂度,不利于理解和维护。嵌套多层布局,使得整个布局文件的结构变得复杂,不容易理解和维护。
- 可能引起布局优化问题。过度嵌套会使得某些布局属性失效,导致界面显示不正确,需要额外优化。
二、约束布局
约束布局比线性布局或帧布局更复杂,但是也更为灵活。对于一个复杂的用户界面来说,使用约束布局会更高效,它会提供一个更平面的视图层次结构,这意味着Android在运行时要做的处理更少。
使用约束布局的另一个好处是专门设计为使用Android Studio的设计编辑器来建立。线性布局和帧布局通常用可视化方式建立约束布局,需要把GUI组件拖放到设计编辑器的蓝图工具上,提供指令指定各个视图如何显示。
Android 约束布局(ConstraintLayout)是 Android Studio 2.3 新增的一种布局方式。它可以轻松实现复杂布局,并具有以下主要特点:
- 支持链式布局:通过指定视图间的约束(Constraints),可以很简单的实现链式/依赖的布局效果。
- 支持不同比例的视图:可以很灵活的指定视图的宽高比例,不再局限于传统的 match_parent 和 wrap_content。
- 避免过度嵌套:约束布局本身是一个 ViewGroup,但它可以通过设置约束实现许多传统布局才能达到的效果,避免过度嵌套带来的性能问题。
- 相比 RelativeLayout 更强大:虽然 RelativeLayout 也支持在视图间设置依赖关系,但约束布局支持的功能更丰富,如宽高比例、面对面布局等,表现力更强。
三、使用约束布局的主要步骤:
- 在 XML 中使用 <android.support.constraint.ConstraintLayout> 作为根布局:
<android.support.constraint.ConstraintLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"xmlns:app="http://schemas.android.com/apk/res-auto"android:layout_width="match_parent"android:layout_height="match_parent"></android.support.constraint.ConstraintLayout>
- 给视图设置宽高属性,如 app:layout_width=“0dp” 和 app:layout_height=“0dp”,让宽高可根据约束自动决定。也可以设置比例,如 app:layout_width=“1:2” 表示宽是高的2倍。
- 使用 app:layout_constraintLeft_toLeftOf、app:layout_constraintRight_toRightOf 等属性在两个视图间设置约束。
- 使用 helper 类,如 app:layout_constraintGuide_begin、app:layout_constraintHorizontal_chainStyle等设置辅助约束和链式布局属性。
- 在 Java 代码中获取 ConstraintLayout 对象后,调用其贝塞尔曲线、约束比例以及视图间约束链的相关 API 进一步优化布局。
ConstraintLayout 是一个功能非常强大的布局方案,需要我们在学习和实践中不断探索,理解其表现力以及各类 API 的用法。掌握 ConstraintLayout 的使用是 Android 开发者进阶的必经之路。
相关文章:
Android约束布局
一、嵌套布局效率可能很低。 在 Android 开发中,我们常常需要使用嵌套布局来实现某些较复杂的界面效果。但是嵌套层级太深会带来一些问题,主要包括: 视图层级过深,导致内存占用过高和性能下降。Android 需要为每个 View 对象分配内存,嵌套层级过深会创建很多 View 对象,占用较…...
selenium基础语法
文章目录 selenium基础语法1.定位页面元素2.元素的操作1) 模拟键盘输入(send_keys)2) 点击操作(click)3) 清除去对象输入的文本内容(clear)4) 获取文本(gettext) 3. 等待4. 信息打印5. 窗口6. 导航7. 弹窗8. 鼠标和弹窗9.选择框10.文件上传11.屏幕截图 selenium基础语法 1.定位…...
运行后端SpringBoot项目
目录 一、注册微信开发者账号 1. 注册开发者账号 2. 获取appid和密钥 二、开通腾讯云TRTC服务 1. TRTC业务介绍 2. 为什么不使用阿里云的实时音视频服务,偏要选用腾讯云TRTC服务? 3. 开通TRTC服务 4. 领取TRTC的AppID和密钥 三、导入 emos-api …...
#如何对待工作中的失误?# 如何对待工作与生活中的失误——一些不成熟的忠告
关于如何对待工作与生活中的失误的忠告 1.在面对失误而带来的指责和沮丧时,应该如何做?1.1 正确认识失误1.2 处理失误后情绪与问题的途径1.2.1 接受现实,不要否认错误1.2.2 不要过度臆想1.2.3 安排调整情绪的时间1.2.4 向他人寻求帮助 2.发生…...
Shell脚本文本三剑客之awk编辑器
目录 一、awk简介 二、awk工作原理 三、awk命令格式 四、awk命令的使用 1.print操作按行输出文本 2.print操作按字段截取输出文本 3.使用BEGIN和END指定操作 4.使用管道符号,双引号调用shell命令 5.使用操作getline 6.使用操作OFS 7.配合数组使用 一、…...
Focal Loss介绍
目录 前言一. Focal Loss二. 总结 前言 在目标检测算法中,我们会经常遇到Focal Loss这个东西,今天我们就来简单的分下下这个损失。 一. Focal Loss 在深度学习训练的时候,在遇到目标类别不平衡时,如果直接计算损失函数࿰…...
【数据结构与算法】04 哈希表 / 散列表 (哈希函数、哈希冲突、链地址法、开放地址法、SHA256)
一种很好用,很高效,又一学就会的数据结构,你确定不看看? 一、哈希表 Hash Table1.1 核心概念1.2 哈希函数 Hash Function1.3 哈希冲突 Hash Collision1.4 哈希冲突解决1.41 方法概述1.42 链地址法 Separate Chaining1.43 开放寻址…...
每日一道面试题之介绍一下Java的序列化和反序列化!
什么是序列化? 序列化是将对象转换为容易传输的格式的过程,它是一种用来处理对象流的机制,将对象的内容流化,从而使流化后的对象传输于网络之间,以便它们可以在网络上传输或在磁盘上存储。反序列化是将序列化后的数据…...
Netty实战(十一)
预置的ChannelHandler和编解码器(一)HTTP和SSL/TLS的添加和使用 一、SSL和TLS添加二、基于Netty的HTTP程序2.1 HTTP解码器、编码器和编解码器2.2 聚合HTTP消息2.3 HTTP压缩 一、SSL和TLS添加 作为一个通讯框架,通讯数据的安全性也是不可或缺的…...
Qos服务质量、心跳机制、保留消息,遗嘱信息,用户密码认证
这里写目录标题 Qos服务质量使用ESP8266接收QoS1的MQTT消息保留消息(retainFlag)心跳机制遗嘱信息 Qos服务质量 若想实现QoS>0,订阅端连接服务端时cleanSession需要设置为false,订阅端订阅主题时QoS>0,发布端发…...
MATLAB 之 线性方程组求解
这里写目录标题 一、线性方程组求解1. 线性方程组的直接解法1.1 利用左除运算符的直接解法1.2 利用矩阵的分解求解线性方程组 2. 线性方程组的迭代解法2.1 Jacobi 迭代法2.2 Gauss-Serdel 迭代法 3. 求线性方程的通解 一、线性方程组求解 在 MATLAB 中,关于线性方程…...
华为OD机试真题 Java 实现【字符串序列判定】【2022Q4 100分】,附详细解题思路
一、题目描述 输入两个字符串a和b,都只包含英文小写字母。a长度<=100,b长度<=500,000。 判定a是否是b的有效子串。 判定规则: a中的每个字符在b中都能找到(可以不连续),且a在b中字符的前后顺序与a中顺序要保持一致。 (例如,a=”qwt”是b=”qwerty”的一个子…...
taro使用小记 —— 持续更新
目录 1、在 taro 中使用 axios2、在 taro 中添加全局组件自动引入和方法自动引入3、在 taro 中使用 pinia 1、在 taro 中使用 axios taro 3.6 版本已经支持了网络请求库。 需安装插件 tarojs/plugin-http 使用和注意事项说明: https://www.npmjs.com/package/taroj…...
【LeetCode】110. 平衡二叉树
110. 平衡二叉树(简单) 思路 对二叉树做先序遍历,从底至顶返回子树最大高度,若判定某子树不是平衡树则“剪枝”直接向上返回。 递归返回值: 当节点 root 左、右子树的高度差 > 1:返回 -1,代…...
SQL视图、存储过程、触发器
一、视图 (一)介绍 视图(view)是一种虚拟存在的表。视图中的数据并不在数据库中实际存在,行和列数据来自定义视图的查询中使用的表,并且是在使用视图时动态生成的。 通俗的讲,视图只保存了查询的SQL逻辑&…...
DNS隧道穿透
介绍: DNS隧道,是隧道技术中的一种。当我们的HTTP、HTTPS这样的上层协议、正反向端口转发都失败的时候,可以尝试使用DNS隧道。DNS隧道很难防范,因为平时的业务也好,使用也罢,难免会用到DNS协议进行解析&am…...
1.2 Scala变量与数据类型
一、变量声明 (一)简单说明 Scala中变量的声明使用关键字val和var。val类似Java中的final变量,也就是常量,一旦初始化将不可修改;var类似Java中的非final变量,可以被多次赋值,多次修改。 val - …...
深入探讨软件测试的质量度量指标
本文的目的是介绍项目中使用到主要质量指标,这些质量指标可以分为以下三类: 质量保证过程指标生产事故管理指标度量质量文化指标 质量保证过程指标 质量保证指标可以通过测试覆盖率来度量功能和非功能测试的覆盖率,同时也可以根据测试发现…...
6.12作业
1、pinia和vuex的区别 1.pinia没有mutations,只有state,getters,actions 2.pinia分模块不需要modules (之前vuex分模块需要modules) 3.pinia体积更小(性能更好) 4.pinia可以直接修改state数据 2、Vue2和vue3的响应式原理分别是什么&#x…...
RabbitMQ集群部署之镜像模式
RabbitMQ集群的普通模式中,一旦创建队列的主机宕机,队列就会不可用。不具备高可用能力。如果要解决这个问题,必须使用官方提供的镜像集群方案。 官方文档地址:https://www.rabbitmq.com/ha.html 1.镜像模式的特征 默认情况下&a…...
cPanel三连漏洞CVE-2026-29201/29202/29203深度解析:150万服务器面临全面接管危机
一、事件引言:2026年主机行业最大安全地震 2026年5月8日,全球市场份额第一的服务器管理面板cPanel & WHM 发布紧急安全公告,一次性披露三个高危安全漏洞(CVE-2026-29201/29202/29203)。这组被安全界称为"cPa…...
Hydrin 1 ([Arg8, Gly10, Lys11, Arg12]-Vasotocin)
一、基础信息多肽名称:Hydrin 1,加压催产素变体 [Arg8, Gly10, Lys11, Arg12]-Vasotocin 三字母序列:Cys-Tyr-Ile-Gln-Asn-Cys-Pro-Arg-Gly-Gly-Lys-Arg 单字母序列:CYIQNCPRG GKR 氨基酸数目:12 aa 结构特征ÿ…...
CCS6.0新建DSP28069工程后,必做的5项TI官方库配置(解决编译错误与链接问题)
CCS6.0新建DSP28069工程后必做的5项TI官方库配置实战指南 当你用CCS6.0为DSP28069新建一个空工程并点击"Finish"后,真正的挑战才刚刚开始。那些看似简单的编译错误和链接问题背后,隐藏着TI官方库配置的关键逻辑。本文将带你深入理解每个配置步…...
3大技术创新:重新定义Windows Android生态的工具体验
3大技术创新:重新定义Windows Android生态的工具体验 【免费下载链接】wsa-toolbox A Windows 11 application to easily install and use the Windows Subsystem For Android™ package on your computer. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ws/wsa-tool…...
从NOIP真题到日常刷题:手把手教你用C++分离数字并统计(以‘数字统计’题为例)
从竞赛真题到实战技巧:C数字分离与统计的深度解析 在信息学竞赛的入门阶段,很多初学者面对"数字统计"这类题目时,往往陷入两个极端:要么死记硬背标准答案,要么被看似复杂的循环结构吓退。实际上,…...
MANT量化技术:大语言模型推理的硬件架构革新
1. MANT量化技术:大语言模型推理的硬件架构革新在人工智能领域,大语言模型(LLM)的推理效率一直是制约其实际应用的关键瓶颈。传统量化方法往往面临精度损失与硬件适配的双重挑战,而MANT技术的出现为这一困境提供了创新解决方案。作为一名深耕…...
PIM架构如何优化LLM推理中的内存墙问题
1. PIM架构核心原理与LLM推理瓶颈在传统冯诺依曼架构中,数据需要在处理器和内存之间频繁搬运,这种"内存墙"问题在大型语言模型(LLM)推理场景中尤为突出。处理内存计算(PIM)技术的革命性在于将计算单元直接嵌入内存控制器附近,通过近…...
Docker镜像标准化机器人开发环境:OpenClaw项目协作实践
1. 项目概述:一个面向协作开发的OpenClaw项目镜像最近在开源社区里,一个名为laolin5564/openclaw-collab-dev的Docker镜像引起了我的注意。这个镜像的名字本身就很有意思,它明确指向了“OpenClaw”和“协作开发”这两个核心概念。对于从事机器…...
基于MCP协议构建监控数据连接器:统一多源数据赋能AI运维
1. 项目概述:一个面向开发者的监控数据连接器如果你是一名开发者,尤其是后端或运维工程师,那么“监控”这个词对你来说一定不陌生。从服务器CPU、内存使用率,到应用接口的响应时间、错误率,再到业务层面的关键指标&…...
【统计推断实战】从置信区间到假设检验:如何用数据做出可靠决策
1. 从产品迭代案例看统计推断的价值 最近团队上线了一个新功能,产品经理信心满满地宣称能提升15%的用户留存率。但上线一周后数据波动很大,有人觉得效果明显,有人却说毫无变化。这时候该信谁的?其实这就是统计推断大显身手的时刻—…...
