Android瀑布流照片

http://blog.****.net/guolin_blog/article/details/10470797

记得我在之前已经写过一篇关于如何在Android上实现照片墙功能的文章了，但那个时候是使用的GridView来进行布局的，这种布局方式只适用于“墙”上的每张图片大小都相同的情况，如果图片的大小参差不齐，在GridView中显示就会非常的难看。而使用瀑布流的布局方式就可以很好地解决这个问题，因此今天我们也来赶一下潮流，看看如何在Android上实现瀑布流照片墙的功能。

首先还是讲一下实现原理，瀑布流的布局方式虽然看起来好像排列的很随意，其实它是有很科学的排列规则的。整个界面会根据屏幕的宽度划分成等宽的若干列，由于手机的屏幕不是很大，这里我们就分成三列。每当需要添加一张图片时，会将这张图片的宽度压缩成和列一样宽，再按照同样的压缩比例对图片的高度进行压缩，然后在这三列中找出当前高度最小的一列，将图片添加到这一列中。之后每当需要添加一张新图片时，都去重复上面的操作，就会形成瀑布流格局的照片墙，示意图如下所示。

实现主要思路：

封装一个ImageLoader类，用于图片管理，缓存和压缩

public class ImageLoader {  

    /**
     * 图片缓存技术的核心类，用于缓存所有下载好的图片，在程序内存达到设定值时会将最少最近使用的图片移除掉。
     */
    private static LruCache<String, Bitmap> mMemoryCache;  

    /**
     * ImageLoader的实例。
     */
    private static ImageLoader mImageLoader;  

    private ImageLoader() {
        // 获取应用程序最大可用内存
        int maxMemory = (int) Runtime.getRuntime().maxMemory();
        int cacheSize = maxMemory / 8;
        // 设置图片缓存大小为程序最大可用内存的1/8
        mMemoryCache = new LruCache<String, Bitmap>(cacheSize) {
            @Override
            protected int sizeOf(String key, Bitmap bitmap) {
                return bitmap.getByteCount();
            }
        };
    }  

    /**
     * 获取ImageLoader的实例。
     *
     * @return ImageLoader的实例。
     */
    public static ImageLoader getInstance() {
        if (mImageLoader == null) {
            mImageLoader = new ImageLoader();
        }
        return mImageLoader;
    }  

    /**
     * 将一张图片存储到LruCache中。
     *
     * @param key
     *            LruCache的键，这里传入图片的URL地址。
     * @param bitmap
     *            LruCache的键，这里传入从网络上下载的Bitmap对象。
     */
    public void addBitmapToMemoryCache(String key, Bitmap bitmap) {
        if (getBitmapFromMemoryCache(key) == null) {
            mMemoryCache.put(key, bitmap);
        }
    }  

    /**
     * 从LruCache中获取一张图片，如果不存在就返回null。
     *
     * @param key
     *            LruCache的键，这里传入图片的URL地址。
     * @return 对应传入键的Bitmap对象，或者null。
     */
    public Bitmap getBitmapFromMemoryCache(String key) {
        return mMemoryCache.get(key);
    }  

    public static int calculateInSampleSize(BitmapFactory.Options options,
            int reqWidth) {
        // 源图片的宽度
        final int width = options.outWidth;
        int inSampleSize = 1;
        if (width > reqWidth) {
            // 计算出实际宽度和目标宽度的比率
            final int widthRatio = Math.round((float) width / (float) reqWidth);
            inSampleSize = widthRatio;
        }
        return inSampleSize;
    }  

    public static Bitmap decodeSampledBitmapFromResource(String pathName,
            int reqWidth) {
        // 第一次解析将inJustDecodeBounds设置为true，来获取图片大小
        final BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
        options.inJustDecodeBounds = true;
        BitmapFactory.decodeFile(pathName, options);
        // 调用上面定义的方法计算inSampleSize值
        options.inSampleSize = calculateInSampleSize(options, reqWidth);
        // 使用获取到的inSampleSize值再次解析图片
        options.inJustDecodeBounds = false;
        return BitmapFactory.decodeFile(pathName, options);
    }  

}