Android N Preview:行为变化与性能提升

需积分: 6 0 下载量 99 浏览量 更新于2024-09-09 收藏 627KB DOC 举报
"Android N Preview的行为变化带来了许多性能改进,特别是在电源使用和内存管理方面。Doze模式在Android N中得到了进一步强化,更好地适应了包括可穿戴设备在内的各种设备。此外,Android N还引入了Project Svelte,针对后台操作进行优化,以减少电量和内存消耗。" 在Android N Preview中,电源和内存的使用得到了显著优化,这不仅提高了设备的续航能力,还提升了用户体验。Doze模式是Android 6.0 Marshmallow引入的一项特性,它会在设备未充电、屏幕关闭且长时间静止时进入低功耗状态,限制后台应用的网络访问和定时任务。在Android N中,这一模式更加智能和灵活,特别是对于像智能手表这样需要持续运动检测的可穿戴设备。 在Android 6.0的Doze模式下,设备必须完全静止才能进入深度节能状态。然而,Android N取消了这一限制,允许设备即使在有轻微运动的情况下也能进入Doze模式。这得益于Android N中对CPU的优化,系统现在可以选择性地开启一部分CPU核心来支持那些需要在非静止状态下运行的应用。Doze模式现在分为两个层次,第一层是在设备屏幕关闭且不充电时激活,而第二层则是在设备长时间保持静止时触发,限制更为严格。 除了Doze模式的改进,Android N还通过Project Svelte进行后台优化,以减少不必要的资源消耗。Project Svelte的目标是让Android系统更加轻量化,尤其关注后台活动。从Android N开始,Google移除了对三个特定Broadcast的系统支持:CONNECTIVITY_ACTION,这意味着应用程序不能再通过Broadcast Receiver监听网络连接的变化。这种改变有助于降低电池的消耗,因为频繁的广播接收会消耗大量电力。 Google鼓励开发者使用Google Cloud Messaging (GCM)来实现后台通信,即使在Doze模式下也能保持应用的正常运行。GCM是一种高效的消息传递服务,可以在设备休眠时存储和排队消息,从而减少对电池的影响。 Android N Preview在行为变化上主要聚焦于提升效率和用户体验,通过优化Doze模式和后台处理,有效地延长了设备的电池寿命,并减少了内存占用。这些改进对于用户来说意味着更长久的使用时间,对于开发者而言,则需要适应新的平台规则,确保应用能在Android N环境下良好运行。

user_behavior = { '王一': {'《哪吒》': 3.5, '《我不是药神》': 4.5}, '王二': {'《深海》': 3.5, '《长津湖》': 4.5}, '王三': {'《疯狂动物城》': 4.0, '《人生大事》': 3.5, '《这个杀手不太冷静》': 4.0} } # 计算用户之间的相似度 def cal_user_sim(user_behavior): sim_matrix = {} for user1 in user_behavior: sim_matrix[user1] = {} for user2 in user_behavior: if user1 == user2: continue sim_matrix[user1][user2] = len(set(user_behavior[user1].keys()) & set(user_behavior[user2].keys())) return sim_matrix # 找到与目标用户最相似的K个用户 def find_top_k_sim_users(user_sim, target_user, k=2): sim_users = sorted(user_sim[target_user].items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:k] return sim_users # 推荐电影给目标用户 def recommend_movies(user_behavior, user_sim, target_user, k=2): sim_users = find_top_k_sim_users(user_sim, target_user, k) movie_list = [] for user, sim in sim_users: for movie in user_behavior[user]: if movie not in user_behavior[target_user]: movie_list.append((movie, user_behavior[user][movie] * sim)) movie_list = sorted(movie_list, key=lambda x: x[1], reverse=True) return [movie[0] for movie in movie_list][:k] # 测试推荐算法 user_sim = cal_user_sim(user_behavior) print("请输入用户:") target_user = input() rec_movies = recommend_movies(user_behavior, user_sim, target_user, k=2) print(f"为用户{target_user}推荐的电影是:{rec_movies}")。将这个代码,每一行都给出解释,说明为什么这么做代码?

2023-06-12 上传