FluidRecyclerView 使用教程
2024-09-23 18:19:30作者:柏廷章Berta
1. 项目介绍
FluidRecyclerView 是一个基于 Android Jetpack 中 RecyclerView 的分支版本,旨在为 Android 应用带来 iOS 风格的滚动体验。该项目可以在不修改现有代码的情况下与原始 RecyclerView 并存使用。FluidRecyclerView 主要特点包括:
- iOS 风格的滚动体验:替换了原有的 fling 动画,使其更接近 iOS 的滚动感觉。
- 橡皮筋效果:增加了橡皮筋效果,增强了用户体验。
- 优化的速度计算算法:改进了速度计算算法,使滚动更加流畅。
2. 项目快速启动
2.1 添加依赖
首先,在项目的 settings.gradle.kts 文件中添加 JitPack 仓库:
dependencyResolutionManagement {
repositories {
// 其他仓库
maven { url = URI("https://jitpack.io") }
}
}
然后,在 build.gradle.kts 文件中添加依赖:
dependencies {
implementation("com.github.Helixform:FluidRecyclerView:main-SNAPSHOT")
}
2.2 替换 RecyclerView 包名
在代码中,将所有 RecyclerView 及其相关类的包名替换为 androidx.fluidrecyclerview.widget:
// 替换前
import androidx.recyclerview.widget.RecyclerView;
import androidx.recyclerview.widget.RecyclerView.Adapter;
import androidx.recyclerview.widget.RecyclerView.ViewHolder;
// 替换后
import androidx.fluidrecyclerview.widget.RecyclerView;
import androidx.fluidrecyclerview.widget.RecyclerView.Adapter;
import androidx.fluidrecyclerview.widget.RecyclerView.ViewHolder;
2.3 使用 FluidRecyclerView
完成上述步骤后,您可以在项目中直接使用 FluidRecyclerView,其使用方式与原始 RecyclerView 完全相同。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 应用案例
FluidRecyclerView 适用于需要提供 iOS 风格滚动体验的 Android 应用。例如,在新闻阅读应用中,使用 FluidRecyclerView 可以提升用户的阅读体验,使其感觉更加流畅和自然。
3.2 最佳实践
- 避免动态更改滚动行为:目前 FluidRecyclerView 不支持动态更改滚动行为。如果需要实现这一功能,建议在应用层级进行处理。
- 兼容性考虑:由于 FluidRecyclerView 是基于特定版本的 RecyclerView 分支,建议在项目中明确其版本依赖,避免与其他版本冲突。
4. 典型生态项目
FluidRecyclerView 作为一个专注于提升滚动体验的库,可以与其他 Android 开发工具和库结合使用,例如:
- Jetpack Compose:结合 Jetpack Compose 使用,可以进一步提升 UI 的响应速度和用户体验。
- Material Design Components:与 Material Design Components 结合,可以创建更加美观和一致的用户界面。
通过这些生态项目的结合,开发者可以构建出更加高效和用户友好的 Android 应用。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
191
210
暂无简介
Dart
630
143
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
481
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
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++
649
270
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
296
107
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
858
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
210