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不考虑图像分辨率的分辨率，以及2 5 2 的水平，分辨率为分辨率分辨率为目录到目录，以将图像中的各种目录转动。
Nova Longitudo = Originale longitudo *（DPI通讯员ad Dpi de Fabrica /目录）Nova width = Originali width *（Dpi通讯员ad Dpi de Fabrica / Directory）Novum Longitudo * Nova width * Nova width * Magnitudo de Quoties * Nova wide * Nova widie * Magnitudine deies longitudie longiet * nova deava deava de de nova vide *幅度 * novum longitudo * nova宽度 * agagitudo de quoties *新谷
有数十亿美元，现在我们需要知道哪些数字不存在。
您可能会认为循环可以解决此问题，但实际上您可能会忽略该问题。
换句话说，这是一个需要被十亿美元占据的内存空间。
例如，爪哇需要多少空间来节省1 0亿？使用int存储，int占用3 2 位或4 个字节。
要节省十亿个数字，需要1 0亿 * 4 /1 0 2 4 /1 02 4 /1 02 4 =大约4 G。
面对上述问题，毫无疑问，您将使用此方法来保存。
使用位图可以很好地解决上述问题。
Bitmapi只是使用位（位）存储状态。
这对于存储大数据非常有用，但并不是在很大的状态。
例如，如果您有五个数字1 、3 、4 、2 和7 ，则使用五个INT保存将需要2 0个字节的空间。
现在，您可以使用一个字节存储以上五个数字。
如下图所示，一个字节可以以8 位表示。
为了指示位点是否具有值，每位0和1 的值有两个值，并且位的索引用于表示数字（在图中从左到右计算）。
缺点也很明显。
您只能存储一个数据，并且无法记录复制数据。
稀疏的数据分布会导致空间浪费。
例如，如果您只有{1 、3 、1 000000}，则这三个数据有很多空间。
BITMAP在Java中提供了BITSet实现，并且还在Redis中实现，通常使用。
非常适合许多用户统计信息。
例如，计算登录，登记入住，在线等的数量。
这些要求可以通过REDIS的比特物质说明非常简单地达到。
例如，计算网站上的在线用户数量：上述方法不仅简单，而且即使有大量用户也可以快速，正确地完成。
本文总结并扩大了如何有效加载大图像和关键点（例如位图内存计算和图像压缩）。
根据了解内存的使用，要避免OOM例外，您必须在加载位图之前检查图像的大小并仅在海滩中解码预期的内存可以支持。
计算HD 5 00 * 5 00 PNG照片以拍摄1 00,000,000 bytes，也就是说0.9 5 MB。
对于本地资源图像，由于缩放缩放，内存足迹可能会增加，因为各种分辨率设备必须提供几个版本的位图，以避免缩放缩放。
Android系统提供了其他位图机制，以确保具有不同像素密度不同的设备上的良好图形质量。
例如，应在其他密度设备上为平均密度屏幕4 8 x4 8 的位图提供不同的尺寸版本，以避免缩放缩放的变形。
实际测量结果表明，位图中具有不同分辨率的图像的加载具有不同的内存尺寸，具体取决于图像的大小和设备像素的密度。
Android中的图像压缩主要使用还原减压和质量压缩。
压缩位图时，必须考虑图像大小与内存使用之间的关系。
使用InsampeDize参数的采样降低可将完整的图像减少到所需的大小，并减少内存的烙印。
通过计算无限值，可以根据宽度的2 和目标高度有效地减小位图的大小。
相邻的采样和双线性采样是两种常用的采样算法，它们会影响图像压缩效果。
选择适当的采样算法可以进行有效的内存管理。
当您使用bitmapfactory时。
图像处理的选项，您必须注意使用三个InsmedIdied，强度和固定参数的选项。
当在True上定义毫无定义时，根据强度和集成的请求之间的对应关系进行缩放，以对应于目标密度。
不同的参数组合可能会影响位图的大小和显示效果，并且合理的配置可以避免内存溢出的例外。
对于加载大图像，您可以使用位图形二十字架进行本地解码，并且只有必须显示的图像区域才能加载以避免在加载整个大图像时过度使用内存。
但是，应注意的是，必须合理控制解码区域的大小，以避免加载过程中的OOM例外。
我们必须了解，计算机上显示的图像的大小与它在内存中实际占据的空间不同。
例如，我们有一个1 00x1 00像素图像，显示计算机上的大小为2 .3 1 kb。
但这并不意味着当图像加载到内存中时，它也占据了2 .3 1 kb的空间。
关键在于图像图像中的压缩算法（例如PNG或JPEG）。
每个像素点的信息转换并使用不同的数据格式来表达它，从而达到图像的压缩并减少文件大小。
将图像加载到内存中时，将其转换为位图对象（位图）。
此过程取决于位图的数据格式，例如RGB_5 6 5 或ARGB_8 8 8 8 在Android中，我们通常以两种格式加载位图。
例如，RGB_5 6 5 表示每个像素由1 6 位（2 个字节）组成，其中R，G和B每个代表5 、6 和5 位数据。
因此，通常使用公式：分辨率 *每个像素的大小进行内存中图像大小的计算。
以1 00x1 00的图像和RGB_5 6 5 格式加载，例如，内存的大小为：1 00x1 00x2 = 2 0000字节。
应当指出的是，当通过`bitmapFactory.decoderSource`加载图像时，将根据设备的DPI（点数）和与资源目录相对应的DPI值来转换图像的分辨率。
这会影响内存大小的计算。
例如，如果DPI设备为2 4 0，则图像包含在可绘制的HDPI目录中，并且内存的使用为：分辨率*（dpi dpi dpi dpi dpi/raw of destination of destination）* 1 00*（dpi dpi/raw dpi dpi）*。
如果将图像插入MDPI目录中，则内存的使用更大。
总而言之，对内存中图像的实际烙印的理解对于Android的开发至关重要，这提供了对位图数据格式，分辨率的转换和内存优化的透彻理解。
准备相应的知识，以帮助您在面试中更好地回答这些问题。
一张图片所占内存是如何计算的？
bitmap.config代表图像的像素类型，包括alpha_8 ，rgb_5 6 5 ，argb_4 4 4 4 和argb_8 8 8 8 8 ，其中代表透明； RGB是红色，绿色和蓝色，三个原色：I。不考虑图像分辨率的分辨率，以及2 5 2 的水平，分辨率为分辨率分辨率为目录到目录，以将图像中的各种目录转动。
Nova Longitudo = Originale longitudo *（DPI通讯员ad Dpi de Fabrica /目录）Nova width = Originali width *（Dpi通讯员ad Dpi de Fabrica / Directory）Novum Longitudo * Nova width * Nova width * Magnitudo de Quoties * Nova wide * Nova widie * Magnitudine deies longitudie longiet * nova deava deava de de nova vide *幅度 * novum longitudo * nova宽度 * agagitudo de quoties *新谷
Bitmap的原理
互联网有几乎意味着的互联网问题。有数十亿美元，现在我们需要知道哪些数字不存在。
您可能会认为循环可以解决此问题，但实际上您可能会忽略该问题。
换句话说，这是一个需要被十亿美元占据的内存空间。
例如，爪哇需要多少空间来节省1 0亿？使用int存储，int占用3 2 位或4 个字节。
要节省十亿个数字，需要1 0亿 * 4 /1 0 2 4 /1 02 4 /1 02 4 =大约4 G。
面对上述问题，毫无疑问，您将使用此方法来保存。
使用位图可以很好地解决上述问题。
Bitmapi只是使用位（位）存储状态。
这对于存储大数据非常有用，但并不是在很大的状态。
例如，如果您有五个数字1 、3 、4 、2 和7 ，则使用五个INT保存将需要2 0个字节的空间。
现在，您可以使用一个字节存储以上五个数字。
如下图所示，一个字节可以以8 位表示。
为了指示位点是否具有值，每位0和1 的值有两个值，并且位的索引用于表示数字（在图中从左到右计算）。
缺点也很明显。
您只能存储一个数据，并且无法记录复制数据。
稀疏的数据分布会导致空间浪费。
例如，如果您只有{1 、3 、1 000000}，则这三个数据有很多空间。
BITMAP在Java中提供了BITSet实现，并且还在Redis中实现，通常使用。
非常适合许多用户统计信息。
例如，计算登录，登记入住，在线等的数量。
这些要求可以通过REDIS的比特物质说明非常简单地达到。
例如，计算网站上的在线用户数量：上述方法不仅简单，而且即使有大量用户也可以快速，正确地完成。
Bitmap图片压缩，大图加载防止OOM
为了避免加载位图时的OOM事故，您应该首先知道如何计算在位图中加载图像的内存的使用，以及如何压缩图像以减少内存使用过高时的内存使用。本文总结并扩大了如何有效加载大图像和关键点（例如位图内存计算和图像压缩）。
根据了解内存的使用，要避免OOM例外，您必须在加载位图之前检查图像的大小并仅在海滩中解码预期的内存可以支持。
计算HD 5 00 * 5 00 PNG照片以拍摄1 00,000,000 bytes，也就是说0.9 5 MB。
对于本地资源图像，由于缩放缩放，内存足迹可能会增加，因为各种分辨率设备必须提供几个版本的位图，以避免缩放缩放。
Android系统提供了其他位图机制，以确保具有不同像素密度不同的设备上的良好图形质量。
例如，应在其他密度设备上为平均密度屏幕4 8 x4 8 的位图提供不同的尺寸版本，以避免缩放缩放的变形。
实际测量结果表明，位图中具有不同分辨率的图像的加载具有不同的内存尺寸，具体取决于图像的大小和设备像素的密度。
Android中的图像压缩主要使用还原减压和质量压缩。
压缩位图时，必须考虑图像大小与内存使用之间的关系。
使用InsampeDize参数的采样降低可将完整的图像减少到所需的大小，并减少内存的烙印。
通过计算无限值，可以根据宽度的2 和目标高度有效地减小位图的大小。
相邻的采样和双线性采样是两种常用的采样算法，它们会影响图像压缩效果。
选择适当的采样算法可以进行有效的内存管理。
当您使用bitmapfactory时。
图像处理的选项，您必须注意使用三个InsmedIdied，强度和固定参数的选项。
当在True上定义毫无定义时，根据强度和集成的请求之间的对应关系进行缩放，以对应于目标密度。
不同的参数组合可能会影响位图的大小和显示效果，并且合理的配置可以避免内存溢出的例外。
对于加载大图像，您可以使用位图形二十字架进行本地解码，并且只有必须显示的图像区域才能加载以避免在加载整个大图像时过度使用内存。
但是，应注意的是，必须合理控制解码区域的大小，以避免加载过程中的OOM例外。
性能优化相关面试题：一张图片100x100在内存中的大小？
这个访谈问题的重点是在Android开发中的内存优化，尤其是计算图像内存使用的方法。我们必须了解，计算机上显示的图像的大小与它在内存中实际占据的空间不同。
例如，我们有一个1 00x1 00像素图像，显示计算机上的大小为2 .3 1 kb。
但这并不意味着当图像加载到内存中时，它也占据了2 .3 1 kb的空间。
关键在于图像图像中的压缩算法（例如PNG或JPEG）。
每个像素点的信息转换并使用不同的数据格式来表达它，从而达到图像的压缩并减少文件大小。
将图像加载到内存中时，将其转换为位图对象（位图）。
此过程取决于位图的数据格式，例如RGB_5 6 5 或ARGB_8 8 8 8 在Android中，我们通常以两种格式加载位图。
例如，RGB_5 6 5 表示每个像素由1 6 位（2 个字节）组成，其中R，G和B每个代表5 、6 和5 位数据。
因此，通常使用公式：分辨率 *每个像素的大小进行内存中图像大小的计算。
以1 00x1 00的图像和RGB_5 6 5 格式加载，例如，内存的大小为：1 00x1 00x2 = 2 0000字节。
应当指出的是，当通过`bitmapFactory.decoderSource`加载图像时，将根据设备的DPI（点数）和与资源目录相对应的DPI值来转换图像的分辨率。
这会影响内存大小的计算。
例如，如果DPI设备为2 4 0，则图像包含在可绘制的HDPI目录中，并且内存的使用为：分辨率*（dpi dpi dpi dpi dpi/raw of destination of destination）* 1 00*（dpi dpi/raw dpi dpi）*。
如果将图像插入MDPI目录中，则内存的使用更大。
总而言之，对内存中图像的实际烙印的理解对于Android的开发至关重要，这提供了对位图数据格式，分辨率的转换和内存优化的透彻理解。
准备相应的知识，以帮助您在面试中更好地回答这些问题。
