给网站做路由,模板网站可以优化吗,简历设计网站,开网站 主机 服务器题目一#xff1a;跨设备分布式数据同步
需求描述
开发一个分布式待办事项应用#xff0c;要求#xff1a;
手机与平板登录同一华为账号时#xff0c;自动同步任务列表任一设备修改任务状态#xff08;完成/删除#xff09;#xff0c;另一设备实时更新任务数据在设备…题目一跨设备分布式数据同步
需求描述
开发一个分布式待办事项应用要求
手机与平板登录同一华为账号时自动同步任务列表任一设备修改任务状态完成/删除另一设备实时更新任务数据在设备离线时能本地存储联网后自动同步
实现方案
// 1. 定义分布式数据模型
import distributedData from ohos.data.distributedData;class TodoItem {id: string;content: string;isCompleted: boolean false;timestamp: number new Date().getTime();
}// 2. 创建分布式数据表
const kvManager distributedData.createKVManager({bundleName: com.example.todo,options: {securityLevel: distributedData.SecurityLevel.S1,isEncrypted: true}
});const kvStore await kvManager.getKVStoredistributedData.SingleKVStore(todo_store, {createIfMissing: true,encrypt: true,backup: false,autoSync: true
});// 3. 数据监听与同步
kvStore.on(dataChange, distributedData.SubscribeType.SUBSCRIBE_TYPE_ALL, (data) {data.insertions.forEach(item {// 处理新增/更新const todo JSON.parse(item.value as string) as TodoItem;updateLocalUI(todo);});data.deletions.forEach(key {// 处理删除removeFromLocalUI(key);});
});// 4. 数据操作封装
async function addTodo(content: string) {const todo new TodoItem();todo.id generateUUID();todo.content content;await kvStore.put(todo.id, JSON.stringify(todo));
}async function toggleTodo(id: string) {const entry await kvStore.get(id);if (entry) {const todo: TodoItem JSON.parse(entry.value as string);todo.isCompleted !todo.isCompleted;await kvStore.put(id, JSON.stringify(todo));}
}技术要点
使用ohos.data.distributedData实现跨设备数据同步配置数据安全级别S1-S4与加密策略处理网络断连时的本地缓存与自动恢复机制
题目二高性能列表渲染优化
需求描述
实现一个包含10,000条目的通讯录列表要求
滚动帧率稳定在60FPS快速滑动时无白屏支持拼音首字母快速定位
优化实现
// 1. 使用LazyForEach 缓存池
Component
struct ContactList {State contacts: Contact[] [];build() {List() {LazyForEach(this.contacts, (item: Contact) {ListItem() {ContactItem({ contact: item }) // 复用组件.cachedCount(10) // 缓存10个ListItem}}, (item) item.id)}.listDirection(Axis.Vertical).edgeEffect(EdgeEffect.None) // 禁用边缘效果}
}// 2. 字母索引快速跳转
class IndexBar {private scroller: Scroller new Scroller();jumpToSection(key: string) {const index this.findFirstIndex(key);this.scroller.scrollToIndex(index);}private findFirstIndex(key: string): number {// 二分查找优化let low 0, high contacts.length - 1;while (low high) {const mid Math.floor((low high) / 2);if (contacts[mid].pinyin[0] key) {low mid 1;} else {high mid - 1;}}return low;}
}// 3. 内存优化策略
class ContactItem {ObjectLink contact: Contact;aboutToReuse(params: Recordstring, Object) {// 复用前重置状态this.contact params.contact as Contact;}
}性能优化点
使用LazyForEach cachedCount 减少内存占用滚动时禁用复杂动效字母索引采用二分查找算法优化定位速度组件复用池减少GC压力
题目三原子化服务卡片开发
需求描述
开发一个天气服务卡片要求
支持在桌面上显示实时天气卡片尺寸适配2x2、2x4布局点击卡片跳转到应用详情页
实现代码
// 1. 定义卡片配置
forms: [{name: weather_card,description: 实时天气卡片,src: ./ets/widget/WeatherCard.ets,uiSyntax: arkts,window: {designWidth: 720,autoDesignWidth: true},colorMode: auto,isDefault: true,updateEnabled: true,scheduledUpdateTime: 10:00,formConfigAbility: WeatherWidgetConfig}
]// 2. 卡片UI组件
Entry
Component
struct WeatherCard {LocalStorageProp(weatherData) weather: WeatherData new WeatherData();build() {Column() {Text(this.weather.temperature).fontSize(24)Text(this.weather.city).fontSize(16)Image(this.weather.icon).width(48).height(48)}.onClick(() {postCardAction({action: {bundleName: com.example.weather,abilityName: MainAbility,params: { }}});})}
}// 3. 卡片数据更新
import formProvider from ohos.app.form.formProvider;function updateWeatherCard(formId: string) {const newData {temperature: 26℃,city: 北京,icon: cloudy.png};formProvider.updateForm(formId, newData).catch(err console.error(Update form failed: JSON.stringify(err)));
}关键技术
卡片生命周期管理onCreate/onDestroy使用LocalStorage实现数据绑定定时更新与被动更新策略结合多尺寸布局适配方案
题目四Native C性能优化
需求描述
优化图像处理模块性能
将耗时图像滤镜算法从TS迁移到C实现多线程加速处理内存占用降低30%
混合开发实现
// 1. 原生层C代码 (native_filter.cpp)
#include hilog/log.h
#include multimedia/image/image_pixel_map.hextern C {void ApplyGaussianBlur(OH_ImagePixelMap* pixelMap, int radius) {// 获取像素数据uint32_t width OH_ImagePixelMap_GetWidth(pixelMap);uint32_t height OH_ImagePixelMap_GetHeight(pixelMap);uint8_t* pixels OH_ImagePixelMap_GetPixels(pixelMap);// SIMD优化算法#pragma omp parallel for collapse(2)for (int y 0; y height; y) {for (int x 0; x width; x) {// 高斯模糊计算...}}}
}// 2. TS层调用
import native from libnative.so;function processImage(pixelMap: image.PixelMap) {const nativePixelMap pixelMap.getNativePixelMap();native.ApplyGaussianBlur(nativePixelMap, 5);
}优化策略
使用OpenMP实现多线程并行计算基于NEON指令集实现SIMD优化原生内存池减少JNI传输开销像素处理算法复杂度从O(n²)优化至O(n)
