Android上常见度量单位
px（像素）：屏幕上的点，绝对长度，与硬件相关。
in（英寸）：长度单位。
mm（毫米）：长度单位。
pt（磅）：1/72英寸，point。
dp（与密度无关的像素）：一种基于屏幕密度的抽象单位。在每英寸160点的显示器上，1dp = 1px。
dip：Density-independent pixel,同dp相同。
sp：在dp的基础上，还与比例无关，个人理解为是一个矢量图形单位。
在xml中定义大小，建议TextView使用sp，其他使用dp
系统定义了四种像素密度：低（120dpi）、中（160dpi）、高（240dpi）和超高（320dpi）
设备独立像素转换成屏幕实际像素的换算很简单：px = dp * (dpi/ 160). pixls=160*(320/160)
ImageView中XML属性src和background的区别：
background会根据ImageView组件给定的长宽进行拉伸，而src就存放的是原图的大小，不会进行拉伸。src是图片内容（前景），bg是背景，可以同时使用。
此外：scaleType只对src起作用
Android资源文件
drawable-hdpi里面存放高分辨率的图片,如WVGA (480x800),FWVGA (480x854)
drawable-mdpi里面存放中等分辨率的图片,如HVGA (320x480)
drawable-ldpi里面存放低分辨率的图片,如QVGA (240x320)
Android手机屏幕标准 对应图标尺寸标准 屏幕密度
xhdpi 1280*720 96*96 320
hdpi 480*800 72*72 240
mdpi 480*320 48*48 160
ldpi 320*240 36*36 120
以480dip*800dip的WVGA(density=240)为例，详细列出不同density下屏幕分辨率信息：当density=120时 屏幕实际分辨率为240px*400px （两个点对应一个分辨率）
状态栏和标题栏高各19px或者25dip
横屏是屏幕宽度400px 或者800dip,工作区域高度211px或者480dip
竖屏时屏幕宽度240px或者480dip,工作区域高度381px或者775dip
density=160时 屏幕实际分辨率为320px*533px （3个点对应两个分辨率）
状态栏和标题栏高个25px或者25dip
横屏是屏幕宽度533px 或者800dip,工作区域高度295px或者480dip
竖屏时屏幕宽度320px或者480dip,工作区域高度508px或者775dip
density=240时 屏幕实际分辨率为480px*800px （一个点对于一个分辨率）
状态栏和标题栏高个38px或者25dip
横屏是屏幕宽度800px 或者800dip,工作区域高度442px或者480dip
竖屏时屏幕宽度480px或者480dip,工作区域高度762px或者775dip
如何计算密度（dpi）
1.标准是240*320画在1.5*2平方inch上。那么像每平方英寸有240*320/(1.5*2)=25600点，也就是一平方英寸的像素点为25600，所以dpi取为它的平方根160;如果你的dpi是120，那么它的密度就是0.75.
2. 密度不只是与width有关，还与height有关，所以不管width是1.8还是1.3，它的密度都有可能是1；比如width是1.8，只要它的 height是3/1.8的话，如果pixel为240*320的话，它的密度仍旧是1；同样如果width为1.3，只要它的 height为3/1.3的话，像素点为240*320，则密度也是1.
3.320*480/(1.5*2)得到单位平方英寸的点为51200，所以单位平方英寸是240*320画在1.5*2屏幕的2倍。但是这是平方英寸啊，算密度的时候要开平方的啊，所以应该是2开平方，是1.414吧，大致密度为1.5。
px与dip的关系
Android中，在160dpi (mdpi)中， 1 dip= 1 px;
以此类推，在120dpi（ldpi）中， 1 dip = 0.75px;
在240dpi (hdpi)中， 1 dip = 1.5px;
在320dpi（xhdpi）中， 1dip = 2px；
如何做到与密度无关
如果屏幕密度为160，这时dp和sp和px是一样的。1dp=1sp=1px，但如果使用px作单位，如果屏幕大小不变（假设还是3.2寸），而屏 幕密度变成了320。那么原来TextView的宽度设成160px，在密度为320的3.2 寸屏幕里看要比在密度为160的3.2寸屏幕上看短了一半。但如果设置成160dp或160sp的话。系统会自动将width属性值设置成320px的。 也就是160 * 320 / 160。其中320 / 160可称为密度比例因子。也就是说，如果使用dp和sp，系统会根据屏幕密度的变化自动进行转换。官方文档总结的计算公式为：pixels = dps * (density /160).
使用dip作为View的单位，这样就可以同时兼容各种不同的分辨率，不会造成UI的不可兼容。
优化的两种方式：
import android.content.Context;
import android.util.DisplayMetrics;
/**
* 计算公式 pixels = dips * (density / 160)
*
* @version 1.0.1 2010-12-11
*
* @author
*/
public class DensityUtil {
private static final String TAG = DensityUtil.class.getSimpleName();
// 当前屏幕的densityDpi
private static float dmDensityDpi = 0.0f;
private static DisplayMetrics dm;
private static float scale = 0.0f;
/**
*
* 根据构造函数获得当前手机的屏幕系数
*
* */
public DensityUtil(Context context) {
// 获取当前屏幕
dm = new DisplayMetrics();
dm = context.getApplicationContext().getResources().getDisplayMetrics();
// 设置DensityDpi
setDmDensityDpi(dm.densityDpi);
// 密度因子
scale = getDmDensityDpi() / 160;
Logger.i(TAG, toString());
}
/**
* 当前屏幕的density因子
*
* @param DmDensity
* @retrun DmDensity Getter
* */
public static float getDmDensityDpi() {
return dmDensityDpi;
}
/**
* 当前屏幕的density因子
*
* @param DmDensity
* @retrun DmDensity Setter
* */
public static void setDmDensityDpi(float dmDensityDpi) {
DensityUtil.dmDensityDpi = dmDensityDpi;
}
/**
* 密度转换像素
* */
public static int dip2px(float dipValue) {
return (int) (dipValue * scale + 0.5f);
}
/**
* 像素转换密度
* */
public int px2dip(float pxValue) {
return (int) (pxValue / scale + 0.5f);
}
@Override
public String toString() {
return " dmDensityDpi:" + dmDensityDpi;
}
}
<manifest xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android">
...
<supports-screens
android:smallScreens="true"
android:normalScreens="true"
android:largeScreens="true"
android:xlargeScreens="true"
android:anyDensity="true" />
...
</manifest>
参考http://blog.csdn.net/liguangzhenghi/article/details/7244271
http://www.oschina.net/question/234345_40079
http://uoloveruo.blog.163.com/blog/static/283311422011102304132611/
http://blog.csdn.net/xixinyan/article/details/7316313
http://download.csdn.net/detail/welovesunflower/4540688
http://www.360doc.com/content/12/0301/17/5087210_190881395.shtml
使用Memory Analyzer tool(MAT)分析内存泄漏（二）
http://www.blogjava.net/rosen/archive/2010/06/13/323522.html
MAT来分析，前提是Android开发和测试的工具安装完整，SDK，Eclipse：
1.打开Eclipse
2.选择 Help->Install New Software;
3.在Work with中添加站点：http://download.eclipse.org/mat/1.4/update-site/（这个地址可能会变化，但是新的地址可以在官方网站上找到：http://www.eclipse.org/mat/downloads.php ）
4.生成.hprof文件:插入SD卡（Android机器很多程序都需要插入SD卡），并将设备连接到PC，在Eclipse中的DDMS中选择要测试的进程，然后点击Update Heap 和Dump HPROF file两个Button。
.hprof 文件会自动保存在SD卡上，把 .hprof 文件拷贝到PC上的\ android-sdk-windows\tools目录下。这个由DDMS生成的文件不能直接在MAT打开，需要转换。
运行cmd打开命令行，cd到\ android-sdk-windows\tools所在目录，并输入命令hprof-conv xxxxx.hprof yyyyy.hprof，其中xxxxx.hprof为原始文件，yyyyy.hprof为转换过后的文件。转换过后的文件自动放在android-sdk-windows\tools 目录下。
OK，到此为止，.hprof文件处理完毕，可以用来分析内存泄露情况了。
5.打开MAT：
在Eclipse中点击Windows->Open Perspective->Other->Memory Analysis
6.导入.hprof文件
在MAT中点击 File->Open File,浏览到刚刚转换而得到的.hprof文件，并Cancel掉自动生成报告,点击Dominator Tree，并按Package分组，选择自己所定义的Package 类点右键，在弹出菜单中选择List objects->With incoming references。
这时会列出所有可疑类，右键点击某一项，并选择Path to GC Roots->exclude weak/soft references,会进一步筛选出跟程序相关的所有有内存泄露的类。据此，可以追踪到代码中的某一个产生泄露的类。
Memory Analyzer 1.4.0 Release
- Version: 1.4.0.20140604 | Date: 25 June 2014 | Type: Released
- Update Site: http://download.eclipse.org/mat/1.4/update-site/
- Archived Update Site: MemoryAnalyzer-1.4.0.201406041413.zip (12 MB)
- Stand-alone Eclipse RCP Applications
Windows (x86) (52.4 MB) Windows (x86_64) (52.4 MB) Mac OSX (Mac/Cocoa x86) (52.0 MB) Mac OSX (Mac/Cocoa x86_64) (51.8 MB) Linux (x86/GTK 2) (52.3 MB) Linux (x86_64/GTK 2) (52.4 MB) Linux (PPC/GTK 2) (52.0 MB) Linux (PPC64/GTK 2) (52.0 MB) Linux (s390/GTK 2) (52.0 MB) Linux (s390x/GTK 2) (52.0 MB) Solaris 8 (x86/GTK 2) (51.8 MB) Solaris 8 (SPARC/GTK 2) (51.9 MB) HP-UX (IA64/GTK 2) (51.9 MB) AIX (PPC/GTK 2) (52.4 MB) AIX (PPC64/GTK 2) (52.5 MB)
