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http://blog.csdn.net/guolin_blog/article/details/9316683 高效加载大图片 我们在编写Android程序的时候经常要用到许多图片，不同图片总是会有不同的形状、不同的大小，但在大多数情况下，这些图片都会大于我们程序所需要的大小。比如说系统图片库里展示的图片大都是用手机摄像头拍出来的，这些图片的分辨率会比我们手机屏幕的分辨率高得多。大家应该知道，我们编写的应用程序都是有一定内存限制的，程序占用了过高的内存就容易出现OOM(OutOfMemory)异常。我们可以通过下面的代码看出每个应用程序最高可用内存是多少。 int maxMemory = (int) (Runtime.getRuntime().maxMemory() / 1024); Log.d("TAG", "Max memory is " + maxMemory + "KB"); 因此在展示高分辨率图片的时候，最好先将图片进行 压缩 。压缩后的图片大小应该和用来展示它的控件大小相近，在一个很小的ImageView上显示一张超大的图片不会带来任何视觉上的好处，但却会占用我们相当多宝贵的内存，而且在性能上还可能会带来负面影响。下面我们就来看一看，如何对一张大图片进行适当的压缩，让它能够以最佳大小显示的同时，还能防止OOM的出现。 大体思路如下： 1.压缩图片 获取图片的长度

/*--> */ /*--> */ 1.效果预览 1.1.布局中写自定义圆形图片的路径即可 　　 1.2.然后看一看图片效果 　　 1.3.原图是这样的 @mipmap/ic_launcher 　　 2.使用过程 2.1.CircleImageView源代码　 public class CircleImageView extends AppCompatImageView { private static final ScaleType SCALE_TYPE = ScaleType.CENTER_CROP; private static final Bitmap.Config BITMAP_CONFIG = Bitmap.Config.ARGB_8888; private static final int COLORDRAWABLE_DIMENSION = 1; private static final int DEFAULT_BORDER_WIDTH = 0; private static final int DEFAULT_BORDER_COLOR = Color.BLACK; private final RectF mDrawableRect = new RectF(); private final RectF mBorderRect = new RectF();

import tkinter win = tkinter . Tk ( ) win . title ( string = "吴宇翔为什么是一个傻逼？" ) tkinter . Label ( win , background = "SystemHighlight" , text = "关于吴宇翔为什么这么傻逼，" ) . pack ( ) tkinter . Label ( win , background = "SystemScrollbar" , text = "这是公理无需证明。" ) . pack ( ) tkinter . Button ( win , padx = "2p" , text = "关闭" , command = win . quit ) . pack ( side = "bottom" ) win . mainloop ( ) import tkinter win = tkinter . Tk ( ) tkinter . Button ( win , relief = "ridge" , borderwidth = 5 , text = "关闭" , command = win . quit ) . pack ( ) win . mainloop ( ) import tkinter from tkinter import Label TEXT = [

我用的是异步加载图片的方式，并且使用了缓存的方式。 1、这是继承了AsyncTask<String, Void, Bitmap>的MyTask类，用异步加载图片 public class MyTask extends AsyncTask<String, Void, Bitmap> { private ImageView imageView; private LruCache<String, Bitmap> lruCache; /** * 构造方法，需要把ImageView控件和LruCache对象传进来 * * @param imageView * 加载图片到此 * @param lruCache * 缓存图片的对象 */ public MyTask(ImageView imageView, LruCache<String, Bitmap> lruCache) { super(); this.imageView = imageView; this.lruCache = lruCache; } /** * 调用LruCache的put 方法将图片加入内存缓存中，要给这个图片一个key 方便下次从缓存中取出来 * * @param key * @param bitmap */ private void addBitmapToMemoryCache(String key, Bitmap

位图是一种很特殊的数据结构，可以利用位图来排序，但是这种排序方法对输入的数据是有比较严格的要求(数据不能重复，大致知道数据的范围)。举个例子，假如有一个集合{3,5,7,8,2,1}，我们可以用一个8位的二进制向量set[1-8]来表示该集合，如果数据存在，则将set相对应的二进制位置1，否则置0.根据给出的集合得到的set为{1,1,1,0,1,0,1,1}，然后再根据set集合的值输出对应的下标即可得到集合{3,5,7,8,2,1}的排序结果。 位图的应用： 1.给40亿个不重复的unsigned int的整数，没有排过序，然后再给一个数，如果快速判断这个数是否在那40亿个数当中。 因为unsigned int数据的最大范围在在40亿左右，40 10^8/1024 1024*8=476，因此只需申请512M的内存空间，每个bit位表示一个unsigned int。读入40亿个数，并设置相应的bit位为1.然后读取要查询的数，查看该bit是否为1，是1则存在，否则不存在。 2.给40亿个unsigned int的整数，如何判断这40亿个数中哪些数重复？ 同理，可以申请512M的内存空间，然后读取40亿个整数，并且将相应的bit位置1。如果是第一次读取某个数据，则在将该bit位置1之前，此bit位必定是0；如果是第二次读取该数据，则可根据相应的bit位是否为1判断该数据是否重复。