DragSortAdapter 项目亮点解析
2025-05-16 00:34:26作者:霍妲思
1. 项目的基础介绍
DragSortAdapter 是一个适用于 Android 平台的强大且灵活的列表拖拽排序库。它允许开发者在RecyclerView中实现拖拽排序的功能,使得列表项可以轻松地通过拖拽操作进行排序。这个库简化了复杂的拖拽排序逻辑,使得开发者能够快速地集成该功能到自己的应用中。
2. 项目代码目录及介绍
项目的代码目录结构清晰,以下是一些主要目录的介绍:
app/:应用模块,包含了DragSortAdapter库的示例应用。library/:库模块,包含了DragSortAdapter的核心代码。sample/:示例模块,展示了如何使用DragSortAdapter。
3. 项目亮点功能拆解
- 拖拽排序:用户可以通过长按并拖拽列表项来重新排序。
- 动态添加删除:支持在拖拽过程中动态添加或删除列表项。
- 流畅的动画效果:提供了流畅的动画效果,使得拖拽操作更加自然。
- 自定义视图:允许自定义列表项的视图,满足不同的布局需求。
4. 项目主要技术亮点拆解
- 事件处理机制:利用 Android 的事件分发机制,精确处理触摸事件,实现流畅的拖拽体验。
- 性能优化:通过复用视图和减少不必要的布局,保证了列表操作的流畅性。
- 扩展性:项目具有良好的扩展性,开发者可以根据需要自定义各种交互逻辑。
5. 与同类项目对比的亮点
相较于其他同类项目,DragSortAdapter 在易用性、性能和自定义性方面具有明显优势:
- 易用性:提供简单的API,快速集成到现有项目中。
- 性能:优化了内存和CPU使用,确保了即使在列表项较多时也能保持良好性能。
- 自定义性:提供了多种自定义选项,使得开发者可以根据应用的具体需求调整库的行为。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
245
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
672
157
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
662
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218