bitmap算法java

A. 在android开发中，有哪些好的内存优化方式

可以考虑使用ArrayMap/SparseArray而不是HashMap等传统数据结构。通常的HashMap的实现方式更加消耗内存，因为它需要一个额外的实例对象来记录Mapping操作。另外，SparseArray更加高效，在于他们避免了对key与value的自动装箱（autoboxing），并且避免了装箱后的解箱。
2. 避免在Android里面使用Enum
Android官方培训课程提到过“Enums often require more than twice as much memory as static constants. You should strictly avoid using enums on Android.”，具体原理请参考《Android性能优化典范（三）》，所以请避免在Android里面使用到枚举。
3. 减小Bitmap对象的内存占用
Bitmap是一个极容易消耗内存的大胖子，减小创建出来的Bitmap的内存占用可谓是重中之重，，通常来说有以下2个措施：
inSampleSize：缩放比例，在把图片载入内存之前，我们需要先计算出一个合适的缩放比例，避免不必要的大图载入。
decode format：解码格式，选择ARGB_8888/RBG_565/ARGB_4444/ALPHA_8，存在很大差异
4.Bitmap对象的复用
缩小Bitmap的同时，也需要提高BitMap对象的复用率，避免频繁创建BitMap对象，复用的方法有以下2个措施
LRUCache : “最近最少使用算法”在Android中有极其普遍的应用。ListView与GridView等显示大量图片的控件里，就是使用LRU的机制来缓存处理好的Bitmap，把近期最少使用的数据从缓存中移除，保留使用最频繁的数据，
inBitMap高级特性:利用inBitmap的高级特性提高Android系统在Bitmap分配与释放执行效率。使用inBitmap属性可以告知Bitmap解码器去尝试使用已经存在的内存区域，新解码的Bitmap会尝试去使用之前那张Bitmap在Heap中所占据的pixel data内存区域，而不是去问内存重新申请一块区域来存放Bitmap。利用这种特性，即使是上千张的图片，也只会仅仅只需要占用屏幕所能够显示的图片数量的内存大小
4. 使用更小的图片
在涉及给到资源图片时，我们需要特别留意这张图片是否存在可以压缩的空间，是否可以使用更小的图片。尽量使用更小的图片不仅可以减少内存的使用，还能避免出现大量的InflationException。假设有一张很大的图片被XML文件直接引用，很有可能在初始化视图时会因为内存不足而发生InflationException，这个问题的根本原因其实是发生了OOM。

5.StringBuilder
在有些时候，代码中会需要使用到大量的字符串拼接的操作，这种时候有必要考虑使用StringBuilder来替代频繁的“+”。
6.避免在onDraw方法里面执行对象的创建
类似onDraw等频繁调用的方法，一定需要注意避免在这里做创建对象的操作，因为他会迅速增加内存的使用，而且很容易引起频繁的gc，甚至是内存抖动。
7. 避免对象的内存泄露
类的静态变量持有大数据对象
静态变量长期维持到大数据对象的引用，阻止垃圾回收。
非静态内部类存在静态实例
非静态内部类会维持一个到外部类实例的引用，如果非静态内部类的实例是静态的，就会间接长期维持着外部类的引用，阻止被回收掉。
资源对象未关闭
资源性对象比如（Cursor，File文件等）往往都用了一些缓冲，我们在不使用的时候，应该及时关闭它们， 以便它们的缓冲及时回收内存。它们的缓冲不仅存在于java虚拟机内，还存在于java虚拟机外。 如果我们仅仅是把它的引用设置为null,而不关闭它们，往往会造成内存泄露。
解决办法： 比如SQLiteCursor（在析构函数finalize（）,如果我们没有关闭它，它自己会调close()关闭）， 如果我们没有关闭它，系统在回收它时也会关闭它，但是这样的效率太低了。 因此对于资源性对象在不使用的时候，应该调用它的close()函数，将其关闭掉，然后才置为null. 在我们的程序退出时一定要确保我们的资源性对象已经关闭。 程序中经常会进行查询数据库的操作，但是经常会有使用完毕Cursor后没有关闭的情况。如果我们的查询结果集比较小， 对内存的消耗不容易被发现，只有在常时间大量操作的情况下才会复现内存问题，这样就会给以后的测试和问题排查带来困难和风险，记得try catch后，在finally方法中关闭连接
Handler内存泄漏
Handler作为内部类存在于Activity中，但是Handler生命周期与Activity生命周期往往并不是相同的，比如当Handler对象有Message在排队，则无法释放，进而导致本该释放的Acitivity也没有办法进行回收。

B. 怎么把图片压缩到100K以内呀

将图片压缩到100k以内的方法如下：

首先打开计算机，在计算机内打开PS，然后在PS界面内找到”打开“选项并使用鼠标单击打开需要压缩的图片。然后在界面内找到”图像“选项并单击，再在弹出的选项栏内找到”图像大小“选项并使用鼠标单击打开。

然后在弹出的界面内找到宽度和高度并将它们设置为100即可成功将图片压缩到100k以内。

文件格式

BMP格式

位图（外语简称：BMP、外语全称：Bitmap），它是Windows操作系统中的标准图像文件格式，能够被多种Windows应用程序所支持。随着Windows操作系统的流行与丰富的Windows应用程序的开发，BMP位图格式理所当然地被广泛应用。

这种格式的特点是包含的图像信息较丰富，几乎不进行压缩，但由此导致了它与生俱来的缺点——占用磁盘空间过大，所以，BMP在单机上比较流行。

GIF格式

图形交换格式（外语简称：GIF、外语全称：Graphics Interchange Format），美国一家着名的在线信息服务机构CompuServe针对当时网络传输带宽的限制，开发出了这种GIF图像格式。

GIF格式的特点是压缩比高，磁盘空间占用较少，所以这种图像格式迅速得到了广泛的应用。最初的GIF只是简单地用来存储单幅静止图像（称为GIF87a），后来随着技术发展，可以同时存储若干幅静止图像进而形成连续的动画。

使之成为当时支持2D动画为数不多的格式之一（称为GIF89a），而在GIF89a图像中可指定透明区域，使图像具有非同一般的显示效果，这更使GIF风光十足。在Internet上大量采用的彩色动画文件多为这种格式的文件，也称为GIF89a格式文件。

此外，考虑到网络传输中的实际情况，GIF图像格式还增加了渐显方式，也就是说，在图像传输过程中，用户可以先看到图像的大致轮廓，然后随着传输过程的继续而逐步看清图像中的细节部分，从而适应了用户“从朦胧到清楚”的观赏心理。

以上内容参考：网络-图片

C. 谁有java语言实现的bitmap马赛克算法，在线等哦，亲哦，大神们哦！

木有，不知道怎么搞

D. 如何高效使用和管理Bitmap

一、图片加载流程

首先，我们谈谈加载图片的流程，项目中的该模块处理流程如下：

1.在UI主线程中，从内存缓存中获取图片，找到后返回。找不到进入下一步；

2.在工作线程中，从磁盘缓存中获取图片，找到即返回并更新内存缓存。找不到进入下一步；

3.在工作线程中，从网络中获取图片，找到即返回并同时更新内存缓存和磁盘缓存。找不到显示默认以提示。

二、内存缓存类（PanoMemCache）

这里使用Android提供的LruCache类，该类保存一个强引用来限制内容数量，每当Item被访问的时候，此Item就会移动到队列的头部。当cache已满的时候加入新的item时，在队列尾部的item会被回收。

[java] view plain print ?

public class PanoMemoryCache {

// LinkedHashMap初始容量

private static final int INITIAL_CAPACITY = 16;

// LinkedHashMap加载因子

private static final int LOAD_FACTOR = 0.75f;

// LinkedHashMap排序模式

private static final boolean ACCESS_ORDER = true;

// 软引用缓存

private static LinkedHashMap<String, SoftReference<Bitmap>> mSoftCache;

// 硬引用缓存

private static LruCache<String, Bitmap> mLruCache;

public PanoMemoryCache() {

// 获取单个进程可用内存的最大值

// 方式一：使用ActivityManager服务（计量单位为M）

/*int memClass = ((ActivityManager) context.getSystemService(Context.ACTIVITY_SERVICE)).getMemoryClass();*/

// 方式二：使用Runtime类（计量单位为Byte）

final int memClass = (int) Runtime.getRuntime().maxMemory();

// 设置为可用内存的1/4（按Byte计算）

final int cacheSize = memClass / 4;

mLruCache = new LruCache<String, Bitmap>(cacheSize) {

@Override

protected int sizeOf(String key, Bitmap value) {

if(value != null) {

// 计算存储bitmap所占用的字节数

return value.getRowBytes() * value.getHeight();

} else {

return 0;

}

}

@Override

protected void entryRemoved(boolean evicted, String key, Bitmap oldValue, Bitmap newValue) {

if(oldValue != null) {

// 当硬引用缓存容量已满时，会使用LRU算法将最近没有被使用的图片转入软引用缓存

mSoftCache.put(key, new SoftReference<Bitmap>(oldValue));

}

}

};

/*

* 第一个参数：初始容量（默认16）

* 第二个参数：加载因子（默认0.75）

* 第三个参数：排序模式（true：按访问次数排序；false：按插入顺序排序）

*/

mSoftCache = new LinkedHashMap<String, SoftReference<Bitmap>>(INITIAL_CAPACITY, LOAD_FACTOR, ACCESS_ORDER) {

private static final long serialVersionUID = 7237325113220820312L;

@Override

protected boolean removeEldestEntry(Entry<String, SoftReference<Bitmap>> eldest) {

if(size() > SOFT_CACHE_SIZE) {

return true;

}

return false;

}

};

}

/**

* 从缓存中获取Bitmap

* @param url

* @return bitmap

*/

public Bitmap getBitmapFromMem(String url) {

Bitmap bitmap = null;

// 先从硬引用缓存中获取

synchronized (mLruCache) {

bitmap = mLruCache.get(url);

if(bitmap != null) {

// 找到该Bitmap之后，将其移到LinkedHashMap的最前面，保证它在LRU算法中将被最后删除。

mLruCache.remove(url);

mLruCache.put(url, bitmap);

return bitmap;

}

}

// 再从软引用缓存中获取

synchronized (mSoftCache) {

SoftReference<Bitmap> bitmapReference = mSoftCache.get(url);

if(bitmapReference != null) {

bitmap = bitmapReference.get();

if(bitmap != null) {

// 找到该Bitmap之后，将它移到硬引用缓存。并从软引用缓存中删除。

mLruCache.put(url, bitmap);

mSoftCache.remove(url);

return bitmap;

} else {

mSoftCache.remove(url);

}

}

}

return null;

}

/**

* 添加Bitmap到内存缓存

* @param url

* @param bitmap

*/

public void addBitmapToCache(String url, Bitmap bitmap) {

if(bitmap != null) {

synchronized (mLruCache) {

mLruCache.put(url, bitmap);

}

}

}

/**

* 清理软引用缓存

*/

public void clearCache() {

mSoftCache.clear();

mSoftCache = null;

}

}

补充一点，由于4.0平台以后对SoftReference类引用的对象调整了回收策略，所以该类中的软引用缓存实际上没什么效果，可以去掉。2.3以前平台建议保留。

三、磁盘缓存类（PanoDiskCache）

五、使用decodeByteArray()还是decodeStream()？

讲到这里，有童鞋可能会问我为什么使用BitmapFactory.decodeByteArray(data, 0, data.length, opts)来创建Bitmap，而非使用BitmapFactory.decodeStream(is, null, opts)。你这样做不是要多写一个静态方法readInputStream()吗？

没错，decodeStream()确实是该使用情景下的首选方法，但是在有些情形下，它会导致图片资源不能即时获取，或者说图片被它偷偷地缓存起来，交 还给我们的时间有点长。但是延迟性是致命的，我们等不起。所以在这里选用decodeByteArray()获取，它直接从字节数组中获取，贴近于底层 IO、脱离平台限制、使用起来风险更小。

六、引入缓存机制后获取图片的方法

[java] view plain print ?

/**

* 加载Bitmap

* @param url

* @return

*/

private Bitmap loadBitmap(String url) {

// 从内存缓存中获取，推荐在主UI线程中进行

Bitmap bitmap = memCache.getBitmapFromMem(url);

if(bitmap == null) {

// 从文件缓存中获取，推荐在工作线程中进行

bitmap = diskCache.getBitmapFromDisk(url);

if(bitmap == null) {

// 从网络上获取，不用推荐了吧，地球人都知道~_~

bitmap = PanoUtils.downloadBitmap(this, url);

if(bitmap != null) {

diskCache.addBitmapToCache(bitmap, url);

memCache.addBitmapToCache(url, bitmap);

}

} else {

memCache.addBitmapToCache(url, bitmap);

}

}

return bitmap;

}

七、工作线程池化

有关多线程的切换问题以及在UI线程中执行loadBitmap()方法无效的问题，请参见另一篇博文： 使用严苛模式打破Android4.0以上平台应用中UI主线程的“独断专行”。

有关工作线程的处理方式，这里推荐使用定制线程池的方式，核心代码如下：

[java] view plain print ?

// 线程池初始容量

private static final int POOL_SIZE = 4;

private ExecutorService executorService;

@Override

public void onCreate(Bundle savedInstanceState) {

super.onCreate(savedInstanceState);

// 获取当前使用设备的CPU个数

int cpuNums = Runtime.getRuntime().availableProcessors();

// 预开启线程池数目

executorService = Executors.newFixedThreadPool(cpuNums * POOL_SIZE);

...

executorService.submit(new Runnable() {

// 此处执行一些耗时工作，不要涉及UI工作。如果遇到，直接转交UI主线程

pano.setImage(loadBitmap(url));

});

...

}

我们知道，线程构造也是比较耗资源的。一定要对其进行有效的管理和维护。千万不要随意而行，一张图片的工作线程不搭理也许没什么，当使用场景变为 ListView和GridView时，线程池化工作就显得尤为重要了。Android不是提供了AsyncTask吗？为什么不用它？其实 AsyncTask底层也是靠线程池支持的，它默认分配的线程数是128，是远大于我们定制的executorService。

E. 如何解决bitmap 内存溢出out of memory的问题

android 中用bitmap 时很容易内存溢出，报如下错误：Java.lang.OutOfMemoryError : bitmap size exceeds VM budget
● 主要是加上这段：
BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
options.inSampleSize = 2;
● eg1：(通过Uri取图片)
private ImageView preview;
BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
options.inSampleSize = 2;//图片宽高都为原来的二分之一，即图片为原来的四分之一
Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeStream(cr
.openInputStream(uri), null, options);
preview.setImageBitmap(bitmap);
以上代码可以优化内存溢出，但它只是改变图片大小，并不能彻底解决内存溢出。
● eg2:（通过路径去图片）
private ImageView preview;
private String fileName= "/sdcard/DCIM/Camera/2010-05-14 16.01.44.jpg";
BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
options.inSampleSize = 2;//图片宽高都为原来的二分之一，即图片为原来的四分之一
Bitmap b = BitmapFactory.decodeFile(fileName, options);
preview.setImageBitmap(b);
filePath.setText(fileName);
★Android 还有一些性能优化的方法：
● 首先内存方面，可以参考 Android堆内存也可自己定义大小 和 优化Dalvik虚拟机的堆内存分配
● 基础类型上，因为Java没有实际的指针，在敏感运算方面还是要借助NDK来完成。Android123提示游戏开发者，这点比较有意思的是Google推出NDK可能是帮助游戏开发人员，比如OpenGL ES的支持有明显的改观，本地代码操作图形界面是很必要的。
● 图形对象优化，这里要说的是Android上的Bitmap对象销毁，可以借助recycle()方法显示让GC回收一个Bitmap对象，通常对一个不用的Bitmap可以使用下面的方式，如
if(bitmapObject.isRecycled()==false) //如果没有回收
bitmapObject.recycle();
● 目前系统对动画支持比较弱智对于常规应用的补间过渡效果可以，但是对于游戏而言一般的美工可能习惯了GIF方式的统一处理，目前 Android系统仅能预览GIF的第一帧，可以借助J2ME中通过线程和自己写解析器的方式来读取GIF89格式的资源。
● 对于大多数Android手机没有过多的物理按键可能我们需要想象下了做好手势识别 GestureDetector 和重力感应来实现操控。通常我们还要考虑误操作问题的降噪处理。
Android堆内存也可自己定义大小
对于一些大型Android项目或游戏来说在算法处理上没有问题外，影响性能瓶颈的主要是Android自己内存管理机制问题，目前手机厂商对RAM都比较吝啬，对于软件的流畅性来说RAM对性能的影响十分敏感，除了上次Android开发网提到的 优化Dalvik虚拟机的堆内存分配外，我们还可以强制定义自己软件的对内存大小，我们使用Dalvik提供的 dalvik.system.VMRuntime类来设置最小堆内存为例:
private final static int CWJ_HEAP_SIZE = 6* 1024* 1024 ;
VMRuntime.getRuntime().setMinimumHeapSize(CWJ_HEAP_SIZE); //设置最小heap内存为6MB大小。当然对于内存吃紧来说还可以通过手动干涉GC去处理，我们将在下次提到具体应用。
优化Dalvik虚拟机的堆内存分配
对于Android平台来说，其托管层使用的Dalvik JavaVM从目前的表现来看还有很多地方可以优化处理，比如我们在开发一些大型游戏或耗资源的应用中可能考虑手动干涉GC处理，使用 dalvik.system.VMRuntime类提供的setTargetHeapUtilization方法可以增强程序堆内存的处理效率。当然具体原理我们可以参考开源工程，这里我们仅说下使用方法: private final static floatTARGET_HEAP_UTILIZATION = 0.75f; 在程序onCreate时就可以调用 VMRuntime.getRuntime().setTargetHeapUtilization(TARGET_HEAP_UTILIZATION); 即可。

F. 安卓编程用什么软件

一：Java SE 编程
Java 是一种面向对象的开发语言，Android操作系统的应用层使用Java语言来开发，所以要想进行Android开发必须有良好的Java基础。这一阶段的学习，要牢固掌握Java 中的基本语法，掌握面向对象的程序设计思想，及开发工具的使用。之后学习常用类，多线程等高级特性，学习Java网络编程，了解网络通讯结构，掌握数据库语言及JDBC对数据库的访问，了解数据结构与算法，设计模式，项目开发工具的使用等内容。为后续的学习打一夯实的基础。
二：Android 基础应用开发
这一阶段的学习主要是掌握Android的系统架构，熟悉整个android开发环境的搭建，以及的常用命令和工具的使用，熟练掌握Andoid的UI开发，包括使用标准控件，以及自定义各式各样的UI控件，配合动画部分的使用，让自己UI设计更加炫丽更加吸引。最后在自己的应用中植入广告，发布到Market中，享受挣钱的乐趣。
三：Android 核心组件开发
精通Android应用开发核心组件的使用，包括Acitivity窗口活动管理；连接各个组件起到通讯作用的Intent信使；存在于服务端不可见的Service组件；为数据提供共享的ContentProvider；之后要掌握Andorid中很实用的数据存储，以及复习Java中的网络技术，并将它结合到android的开发当中，特别是常用的http通信，以及XML，Json数据的解析。中间通过不同项目让我们去强化该部分的知识。
四：Android 深入开发
通过前面的三个阶段的学习，这一阶段主要是把前面的内容作为基础，结合一些实际的应用，让Android开发更加多样化，当然需要一些练习了，不妨可以尝试一下多媒体方面，如：音视频播放，照相机，闹钟等；常用设备方面，如：GPS，重力传感器，指南针等；还有基本的Android图形开发，绘制自己的View部件以及通过Bitmap对图片作一些处理。然后在此基础之上，学习高级的游戏开发引擎，2D，3D的图形处理。

G. 如何将Bitmap位图与base64字符串相互转换

无论要对图片，还是mp3，还是电影文件，本质都是2进制串。所以你缺的不是位图到base64字符串的转换，而是一套Base64编码解码算法。
不清楚你的语言，以java为例。jdk1.8之前有api：Base64Encoder,Base64Decoder分别编码/解码。1.8除了更加厉害的 “Base64”。当然可以搜索各种各样的第三方jar包罗。
对于你这个文件处理需求，推荐这个：http://download.csdn.net/download/liuzhao2011/9963611。下载后，将java文件考项目中，调好包路径即可。大文件处理速度快，可以直接输出编码后的文件（代码中有例子）。使用方便无痛苦。

H. 怎么防止imagecreatefromjpeg内存溢出

尽量不要使用setImageBitmap或setImageResource或BitmapFactory.decodeResource来设置一张大图，
因为这些函数在完成decode后，最终都是通过java层的createBitmap来完成的，需要消耗更多内存。

因此，改用先通过BitmapFactory.decodeStream方法，创建出一个bitmap，再将其设为ImageView的 source，
decodeStream最大的秘密在于其直接调用JNI>>nativeDecodeAsset()来完成decode，
无需再使用java层的createBitmap，从而节省了java层的空间。
如果在读取时加上图片的Config参数，可以跟有效减少加载的内存，从而跟有效阻止抛out of Memory异常
另外，decodeStream直接拿的图片来读取字节码了， 不会根据机器的各种分辨率来自动适应，
使用了decodeStream之后，需要在hdpi和mdpi，ldpi中配置相应的图片资源，
否则在不同分辨率机器上都是同样大小（像素点数量），显示出来的大小就不对了。

另外，以下方式也大有帮助：
1. InputStream is = this.getResources().openRawResource(R.drawable.pic1);
BitmapFactory.Options options=new BitmapFactory.Options();
options.inJustDecodeBounds = false;
options.inSampleSize = 10; //width，hight设为原来的十分一
Bitmap btp =BitmapFactory.decodeStream(is,null,options);
2. if(!bmp.isRecycle() ){
bmp.recycle() //回收图片所占的内存
system.gc() //提醒系统及时回收
}

以下奉上一个方法：

Java代码

1. /**
2. * 以最省内存的方式读取本地资源的图片
3. * @param context
4. * @param resId
5. * @return
6. */
7. public static Bitmap readBitMap(Context context, int resId){
8. BitmapFactory.Options opt = new BitmapFactory.Options();
9. opt.inPreferredConfig = Bitmap.Config.RGB_565;
10. opt.inPurgeable = true;
11. opt.inInputShareable = true;
12. //获取资源图片
13. InputStream is = context.getResources().openRawResource(resId);
14. return BitmapFactory.decodeStream(is,null,opt);
15. }

================================================================================
Android内存溢出的解决办法

转自：http://www.cppblog.com/iuranus/archive/2010/11/15/124394.html?opt=admin

昨天在模拟器上给gallery放入图片的时候，出现java.lang.OutOfMemoryError: bitmap size exceeds VM budget 异常，图像大小超过了RAM内存。
模拟器RAM比较小，只有8M内存，当我放入的大量的图片（每个100多K左右），就出现上面的原因。
由于每张图片先前是压缩的情况，放入到Bitmap的时候，大小会变大，导致超出RAM内存，具体解决办法如下：

//解决加载图片 内存溢出的问题
//Options 只保存图片尺寸大小，不保存图片到内存
BitmapFactory.Options opts = new BitmapFactory.Options();
//缩放的比例，缩放是很难按准备的比例进行缩放的，其值表明缩放的倍数，SDK中建议其值是2的指数值,值越大会导致图片不清晰
opts.inSampleSize = 4;
Bitmap bmp = null;
bmp = BitmapFactory.decodeResource(getResources(), mImageIds[position],opts);

...

//回收
bmp.recycle();

通过上面的方式解决了，但是这并不是最完美的解决方式。

通过一些了解，得知如下：

优化Dalvik虚拟机的堆内存分配

对于Android平台来说，其托管层使用的Dalvik Java VM从目前的表现来看还有很多地方可以优化处理，比如我们在开发一些大型游戏或耗资源的应用中可能考虑手动干涉GC处理，使用 dalvik.system.VMRuntime类提供的setTargetHeapUtilization方法可以增强程序堆内存的处理效率。当然具体原理我们可以参考开源工程，这里我们仅说下使用方法: private final static float TARGET_HEAP_UTILIZATION = 0.75f; 在程序onCreate时就可以调用 VMRuntime.getRuntime().setTargetHeapUtilization(TARGET_HEAP_UTILIZATION); 即可。

Android堆内存也可自己定义大小

对于一些Android项目，影响性能瓶颈的主要是Android自己内存管理机制问题，目前手机厂商对RAM都比较吝啬，对于软件的流畅性来说RAM对性能的影响十分敏感，除了 优化Dalvik虚拟机的堆内存分配外，我们还可以强制定义自己软件的对内存大小，我们使用Dalvik提供的 dalvik.system.VMRuntime类来设置最小堆内存为例:

private final static int CWJ_HEAP_SIZE = 6* 1024* 1024 ;

VMRuntime.getRuntime().setMinimumHeapSize(CWJ_HEAP_SIZE); //设置最小heap内存为6MB大小。当然对于内存吃紧来说还可以通过手动干涉GC去处理

bitmap 设置图片尺寸，避免 内存溢出 OutOfMemoryError的优化方法
★android 中用bitmap 时很容易内存溢出，报如下错误：Java.lang.OutOfMemoryError : bitmap size exceeds VM budget

● 主要是加上这段：
BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
options.inSampleSize = 2;

● eg1：(通过Uri取图片)
private ImageView preview;
BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
options.inSampleSize = 2;//图片宽高都为原来的二分之一，即图片为原来的四分之一
Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeStream(cr
.openInputStream(uri), null, options);
preview.setImageBitmap(bitmap);
以上代码可以优化内存溢出，但它只是改变图片大小，并不能彻底解决内存溢出。
● eg2:（通过路径去图片）
private ImageView preview;
private String fileName= "/sdcard/DCIM/Camera/2010-05-14 16.01.44.jpg";
BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
options.inSampleSize = 2;//图片宽高都为原来的二分之一，即图片为原来的四分之一
Bitmap b = BitmapFactory.decodeFile(fileName, options);
preview.setImageBitmap(b);
filePath.setText(fileName);

★Android 还有一些性能优化的方法：
● 首先内存方面，可以参考 Android堆内存也可自己定义大小 和 优化Dalvik虚拟机的堆内存分配

● 基础类型上，因为Java没有实际的指针，在敏感运算方面还是要借助NDK来完成。Android123提示游戏开发者，这点比较有意思的是Google 推出NDK可能是帮助游戏开发人员，比如OpenGL ES的支持有明显的改观，本地代码操作图形界面是很必要的。

● 图形对象优化，这里要说的是Android上的Bitmap对象销毁，可以借助recycle()方法显示让GC回收一个Bitmap对象，通常对一个不用的Bitmap可以使用下面的方式，如

if(bitmapObject.isRecycled()==false) //如果没有回收
bitmapObject.recycle();

● 目前系统对动画支持比较弱智对于常规应用的补间过渡效果可以，但是对于游戏而言一般的美工可能习惯了GIF方式的统一处理，目前Android系统仅能预览GIF的第一帧，可以借助J2ME中通过线程和自己写解析器的方式来读取GIF89格式的资源。

● 对于大多数Android手机没有过多的物理按键可能我们需要想象下了做好手势识别 GestureDetector 和重力感应来实现操控。通常我们还要考虑误操作问题的降噪处理。

Android堆内存也可自己定义大小

对于一些大型Android项目或游戏来说在算法处理上没有问题外，影响性能瓶颈的主要是Android自己内存管理机制问题，目前手机厂商对RAM都比较吝啬，对于软件的流畅性来说RAM对性能的影响十分敏感，除了上次Android开发网提到的优化Dalvik虚拟机的堆内存分配外，我们还可以强制定义自己软件的对内存大小，我们使用Dalvik提供的 dalvik.system.VMRuntime类来设置最小堆内存为例:

private final static int CWJ_HEAP_SIZE = 6* 1024* 1024 ;

VMRuntime.getRuntime().setMinimumHeapSize(CWJ_HEAP_SIZE); //设置最小heap内存为6MB大小。当然对于内存吃紧来说还可以通过手动干涉GC去处理，我们将在下次提到具体应用。

优化Dalvik虚拟机的堆内存分配

对于Android平台来说，其托管层使用的Dalvik JavaVM从目前的表现来看还有很多地方可以优化处理，比如我们在开发一些大型游戏或耗资源的应用中可能考虑手动干涉GC处理，使用 dalvik.system.VMRuntime类提供的setTargetHeapUtilization方法可以增强程序堆内存的处理效率。当然具体原理我们可以参考开源工程，这里我们仅说下使用方法: private final static floatTARGET_HEAP_UTILIZATION = 0.75f; 在程序onCreate时就可以调用 VMRuntime.getRuntime().setTargetHeapUtilization(TARGET_HEAP_UTILIZATION); 即可。

介绍一下图片占用进程的内存算法吧。
android中处理图片的基础类是Bitmap，顾名思义，就是位图。占用内存的算法如下：
图片的width*height*Config。
如果Config设置为ARGB_8888，那么上面的Config就是4。一张480*320的图片占用的内存就是480*320*4 byte。
前面有人说了一下8M的概念，其实是在默认情况下android进程的内存占用量为16M，因为Bitmap他除了java中持有数据外，底层C++的 skia图形库还会持有一个SKBitmap对象，因此一般图片占用内存推荐大小应该不超过8M。这个可以调整，编译源代码时可以设置参数。

I. bitmapfactory.decodefile是耗时操作吗

android 中用bitmap 时很容易内存溢出，报如下错误：Java.lang.OutOfMemoryError : bitmap size exceeds VM budget ● 主要是加上这段： BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options(); options.inSampleSize = 2; ● eg1：(通过Uri取图片) private ImageView preview; BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options(); options.inSampleSize = 2;//图片宽高都为原来的二分之一，即图片为原来的四分之一 Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeStream(cr .openInputStream(uri), null, options); preview.setImageBitmap(bitmap); 以上代码可以优化内存溢出，但它只是改变图片大小，并不能彻底解决内存溢出。 ● eg2:（通过路径去图片） private ImageView preview; private String fileName= "/sdcard/DCIM/Camera/2010-05-14 16.01.44.jpg"; BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options(); options.inSampleSize = 2;//图片宽高都为原来的二分之一，即图片为原来的四分之一 Bitmap b = BitmapFactory.decodeFile(fileName, options); preview.setImageBitmap(b); filePath.setText(fileName); ★Android 还有一些性能优化的方法： ● 首先内存方面，可以参考 Android堆内存也可自己定义大小 和 优化Dalvik虚拟机的堆内存分配 ● 基础类型上，因为Java没有实际的指针，在敏感运算方面还是要借助NDK来完成。Android123提示游戏开发者，这点比较有意思的是Google推出NDK可能是帮助游戏开发人员，比如OpenGL ES的支持有明显的改观，本地代码操作图形界面是很必要的。 ● 图形对象优化，这里要说的是Android上的Bitmap对象销毁，可以借助recycle()方法显示让GC回收一个Bitmap对象，通常对一个不用的Bitmap可以使用下面的方式，如 if(bitmapObject.isRecycled()==false) //如果没有回收 bitmapObject.recycle(); ● 目前系统对动画支持比较弱智对于常规应用的补间过渡效果可以，但是对于游戏而言一般的美工可能习惯了GIF方式的统一处理，目前 Android系统仅能预览GIF的第一帧，可以借助J2ME中通过线程和自己写解析器的方式来读取GIF89格式的资源。 ● 对于大多数Android手机没有过多的物理按键可能我们需要想象下了做好手势识别 GestureDetector 和重力感应来实现操控。通常我们还要考虑误操作问题的降噪处理。 Android堆内存也可自己定义大小 对于一些大型Android项目或游戏来说在算法处理上没有问题外，影响性能瓶颈的主要是Android自己内存管理机制问题，目前手机厂商对RAM都比较吝啬，对于软件的流畅性来说RAM对性能的影响十分敏感，除了上次Android开发网提到的 优化Dalvik虚拟机的堆内存分配外，我们还可以强制定义自己软件的对内存大小，我们使用Dalvik提供的 dalvik.system.VMRuntime类来设置最小堆内存为例: private final static int CWJ_HEAP_SIZE = 6* 1024* 1024 ; VMRuntime.getRuntime().setMinimumHeapSize(CWJ_HEAP_SIZE); //设置最小heap内存为6MB大小。当然对于内存吃紧来说还可以通过手动干涉GC去处理，我们将在下次提到具体应用。 优化Dalvik虚拟机的堆内存分配 对于Android平台来说，其托管层使用的Dalvik JavaVM从目前的表现来看还有很多地方可以优化处理，比如我们在开发一些大型游戏或耗资源的应用中可能考虑手动干涉GC处理，使用 dalvik.system.VMRuntime类提供的setTargetHeapUtilization方法可以增强程序堆内存的处理效率。当然具体原理我们可以参考开源工程，这里我们仅说下使用方法: private final static floatTARGET_HEAP_UTILIZATION = 0.75f; 在程序onCreate时就可以调用 VMRuntime.getRuntime().setTargetHeapUtilization(TARGET_HEAP_UTILIZATION); 即可。