Ivy Wallet 中的饼图屏幕滚动位置丢失问题分析
2025-06-27 14:12:27作者:卓炯娓
问题描述
在 Ivy Wallet 应用中,当用户进入账户详情页面的饼图统计界面(收入/支出)时,如果滚动到页面底部并点击某笔交易进入详情页,返回后会发现饼图界面的滚动位置丢失,自动回到了顶部位置。这种用户体验问题会影响用户查看数据的连续性,特别是当用户需要频繁在不同交易间切换查看时。
技术背景
这类滚动位置丢失问题在 Android 开发中属于常见的 UI 状态保持问题。当 Activity 或 Fragment 被重建时,如果没有正确处理滚动状态,就会导致用户界面回到初始位置。在 Compose 中,滚动状态的保持需要开发者显式地处理。
问题复现路径
- 进入账户详情页面
- 点击收入/支出统计卡片进入饼图界面
- 滚动到页面底部
- 点击任意交易进入详情页
- 返回饼图界面
- 观察发现滚动位置丢失
根本原因分析
经过初步分析,这个问题可能由以下几个技术原因导致:
- 状态未保存:在导航到交易详情页时,饼图界面的滚动状态没有被正确保存
- 重组触发:返回时界面可能经历了重组过程,但没有恢复之前的滚动状态
- 列表实现:可能使用了 LazyColumn 但没有正确维护 scrollState
解决方案建议
针对这个问题,可以考虑以下几种解决方案:
- 使用 rememberScrollState:在 Compose 中使用 rememberScrollState 来保持滚动位置
- ViewModel 保存状态:将滚动状态保存在 ViewModel 中,确保在配置变化时也能恢复
- 导航参数:在导航时传递当前滚动位置,返回时恢复
- 检查重组:确保饼图界面的关键组件不会被不必要地重组
实现示例
以下是使用 Compose 保持滚动状态的一个基本实现示例:
val scrollState = rememberLazyListState()
LazyColumn(state = scrollState) {
// 列表内容
}
当用户离开页面时,这个 scrollState 会被自动保存,返回时会恢复之前的滚动位置。
用户体验考量
解决这个问题不仅能提升用户体验,还能:
- 保持用户浏览的连续性
- 减少不必要的重复操作
- 提高应用的整体流畅度
- 符合用户对现代应用的预期
总结
滚动位置保持是移动应用开发中一个看似简单但影响用户体验的重要细节。在 Ivy Wallet 这类财务应用中,保持界面状态的连续性尤为重要,因为用户经常需要对比和查看多笔交易。通过正确实现滚动状态保持,可以显著提升应用的专业性和用户体验。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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-1.5暂无简介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
177
195
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++
647
264
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
270
94
暂无简介
Dart
623
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
378
3.34 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
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