Android中的布局和适配

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1. 概述
   1. 线性布局LinearLayout:
      1. 线性布局的优点：
      2. 线性布局的缺点：
2. 相对布局RelativeLayout:
3. 帧布局framelayout:
4. 网格布局GridLayout:
5. 关于适配：
6. Android Percent Support Lib
7. 屏幕适配：
8. 解决方案：
9. 关于高清设计图尺寸

概述

介绍几种android中常用的布局和适配尝试

线性布局LinearLayout:

在显示分割线时，使用 divider属性：

1. 设置一张分割线图片

2. showDivider分割线的位置：

* none 无
* begining 开始
* end 结束
* middle 两个组件之间

线性布局的优点：

它的weight属性，在适配时帮助还是很大的。

线性布局的缺点：

当页面比较复杂的时候，会嵌套很多的线性布局，这样会降低UI Render的效率（渲染速度），二期如果是listview和gridview，效率会更低。另外太多层的线性布局嵌套会占用跟多的系统资源，还可能引发stackoverflow

相对布局RelativeLayout:

基本属性：

• gravity:设置容器内组件的对其方式
• ignoreGravity:设置了该属性为true时的组件，将不受gravity的属性影响

帧布局framelayout:

常用属性：

• foreground:设置更改真布局的前景图像
• foregroundGravity:是指前景图像显示的位置

网格布局GridLayout:

该布局是android4.0之后推出的，所以最小API等级为14。GridLayout需要使用v7jar包，才可以使用。
可以解决线性布局和相对布局的复杂嵌套问题

关于适配：

• dp（dip）：设备独立像素，不同的设备有不同的显示效果。
• px：不同设备，显示效果相同，一般HVGA320*480,用的比较多。一般我们为了支持WVGA和HVGA和QVGA，推荐使用这个，不依赖像素。
• pt：是一个标准的长度单位，1pt=1/72英寸，用于印刷业，简单易用
• sp：主要用于字体显示

尽量搭配使用RelativeLayout+LinearLayout的weight属性

ps:google官方并不提倡使用weight权重，因为这样会在加载布局时造成大量的计算，影响性能。

Android Percent Support Lib

还有就是谷歌官方推出了类似于CSS的百分比来布局的库（Android Percent Support Lib）：

如何使用

首先需要满足如下要求：

Android SDK v22
Android Build Tools v22.0.1
Android Percent Support Repository v22.2.0
Android Support v4 Repository v22.2.0

然后在build.gradle中添加：

dependencies {
    compile 'com.android.support:percent:22.2.0'
}

以后补充个，使用百分比适配库的

屏幕适配：

2014年初，6个主流的分辨率：

• 480x680
• 720x1280
• 320x480
• 480x854
• 540x960
• 1080x1920

屏幕尺寸：1英寸=2.54厘米

屏幕分辨率：分辨率是指在横纵向上的像素点数，单位是px，1px=1个像素点

px：获取屏幕宽高，写布局时尽量用dp而不是px

PS:160为基础，1dip=1px，如果是320dip则1dip=2px

对于5种主流的像素密度：

• MDPI
• HDPI
• XHDPI
• XXHDPI
• XXXHDPI

按照2:3:4:6:8的比例进行缩放
其中LDPI是低像素

解决方案：

1. 使用wrap_content,math_parent,weight
2. 使用布局别名：即在手机上显示单面板，在平板上显示双面板
3. 使用自动拉伸图.9png图，现在谷歌官方支持使用SVG图片
4. 使用dp和sp
5. 提供备用位图
6. 动态设置，获取屏幕参数
7. 当分辨率不同时，不能使用px
8. 因为屏幕宽度不一样，所以要小心使用dp

关于高清设计图尺寸

1. 以mdpi为设计，然后放大图片到各个分辨率
2. 以高分辨率为基础，对低分辨率进行缩放，可以以1280x720，1960x1080为主要分辨进行设计
3. ImagView 的ScaleType，设置不同的ScaleType会得到不同的显示效果，一般情况下，设置centerCrop能获得更好的适配效果

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