Bitmap图片压缩，大图加载防止OOM
为了开始防止Amin的位图，您必须首先知道如何计算内存活动太高时计算内存的图像。本文包括如何安装它们，并将大型图像和关键点作为bitmaw标志和图像的实现。
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Android中图像的进口使用药物储存和药物质量。
安装位图时，您需要考虑图像的图像和内存使用之间的连接。
使用体育锻炼的趋势，趋势降低并减少了记忆飞行。
位图大小的位图大小的位图大小可以有效地减小目标大鼠的目标和2 个功率的高度。
样品和光线样品样品是通常使用的两个字母，它们受图像图像的影响。
选择适当的样本替代方案可以实现有效的内存管理。
mitmapfation。
使用MitmapfameftactActSestats时，您应该注意三个参数和闪电物种以及使用眼镜。
在餐饮混合并加入目标目标之前，将进行切割。
不同尺寸的组合可以影响位图大小和显示结果，并且配置合理燃料将消除分析并非例外。
您可以使用本地块 /子图像，并且必须安装必须看到的图像以删除单独的多余内存使用量。
但是，在安装创建生物量的数量时，必须合理地控制OOME。
巧用RoaringBitMap处理海量数据内存diff问题
在产品圈的选择方案中，大数据记忆的问题是一个挑战。当更改标签规则或将正时任务与产品新结合时，传统的完整添加和删除策略可能会导致内存溢出和服务中断。
为了解决此问题，已经引入了RoaringBitmap数据结构。
RoaringBitMap以位阵列的形式存储数据，并通过最小的单位位实现有效的设置和查询。
即使处理数百万个SPU数据，也可以控制0.5 MB的内存使用量。
要找到与新的旧位图设置的差异，需要新添加和删除的SPU，因此内存消耗和处理时间大大减少了。
例如，在标签系统中，以前的产品集显示为OldSet（X+Y），并且选择了新的投资平台索引圆圈作为Newset（Y+Z）。
实际上，仅必须删除X，并且您需要添加Z。
与总删除策略，内存使用和通知大小相比，大大降低了。
通过比较ewah压缩bitmap和roingbitmap的内存足迹，在各种数据访问中进行了RoainBitMap，尤其是在内存足迹和CPU效率方面。
RoaingbitMap是一个阵列container过程稀有数据，位磁脑的过程密度数据，Runcontainer将数据分为容器，减少空间浪费以进行有效的存储和查询，例如压缩连续值，并丢弃了ShariteContainer。
最终，由于其在存储器节省和计算速度上的出色性能，Roaingbitmap特别被选为内存差异的最佳解决方案。
应用RoaingbitMap后，产品集的新刷新速度增加了约5 2 ％，平均写作顺序减少了8 7 ％，以有效缓解记忆压力并适应其他类似情况。
