怎样让Android ListView平滑滚动?

使用后台线程

使用后台线程(“工作线程”)可移除主线程中德压力,以至于集中精力绘制UI。在很多案例中,利用 AsyncTask (异步任务)可以提供一种在主线程之外执行你的工作简单的方法。 AsyncTask自动将所有_execute()) 请求排成队列并按顺序执行他们。这种行为对一个特定进程来说是全局性的,这意味着你不必担心创建自己的线程池。

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下方所示的简单代码中,利用AsyncTask 在后台线程中加载图像,然后一旦完成便应用在UI中。也可以显示一个进度条来代替正在加载的图像。

 
 
 
  1. // 利用AsyncTask在后台线程中加载缓慢的图像 
  2. new AsyncTask() { 
  3.     private ViewHolder v; 
  4.  
  5.     @Override 
  6.     protected Bitmap doInBackground(ViewHolder... params) { 
  7.         v = params[0]; 
  8.         return mFakeImageLoader.getImage(); 
  9.     } 
  10.  
  11.     @Override 
  12.     protected void onPostExecute(Bitmap result) { 
  13.         super.onPostExecute(result); 
  14.         if (v.position == position) { 
  15.             // 如果该项还未被回收, 隐藏进度条,设置并显示图像 
  16.             v.progress.setVisibility(View.GONE); 
  17.             v.icon.setVisibility(View.VISIBLE); 
  18.             v.icon.setImageBitmap(result); 
  19.         } 
  20.     }}.execute(holder); 
  21.   

从Android3.0(API Level 11)起,在AsyncTask 中可以使用一项新的功能,你可以通过开启它来
在多处理器内核间交叉运行线程。除了调用** execute())**方法,你可以使用**executeOnExecutor())** 方法而同时执行多个请求,而这取决于可用的核心数量。

在View Holder中保存视图对象

你的代码可能在滑动ListView时频繁地调用findViewById()),而这可使效果变慢。即使在Adapter为了回收而返回一个已经展现出来的视图,你仍然需要查找这些元素并且更新他们。一个循环使用findViewById())的方法是使用“view holder”设计模式。

一个findViewById())对象存储布局内的每个组建视图的标记域,你可以立即访问而不需要反复的查询他们。首先,你需要建立一个类来保存具体的视图。例如:

 
 
 
  1. static class ViewHolder { 
  2.   TextView text; 
  3.   TextView timestamp; 
  4.   ImageView icon; 
  5.   ProgressBar progress; 
  6.   int position;} 
  7.   

然后填充findViewById()) 并且在布局中保存它。

 
 
 
  1. ViewHolder holder = new ViewHolder(); 
  2. holder.icon = (ImageView) convertView.findViewById(R.id.listitem_image); 
  3. holder.text = (TextView) convertView.findViewById(R.id.listitem_text); 
  4. holder.timestamp = (TextView) convertView.findViewById(R.id.listitem_timestamp); 
  5. holder.progress = (ProgressBar) convertView.findViewById(R.id.progress_spinner); 
  6. convertView.setTag(holder); 
  7.   

现在你可以轻松的访问每一个视图而不需要频繁的去查询他们,这节省了宝贵的处理器周期。

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