【Swing】 paintImmediately 的效率问题若干

raistlic 2013-01-30 07:17:01

在一个游戏里用了 paintImmediately 来刷新某 JComponent c

c 为 opaque,空布局,没有子控件

用 System.currentTimeMillis() 取时间差测得 c 的 paintComponent() 方法耗时为 0 ms

c.paintImmediatly 的每次调用却耗时 15 ~ 16 ms 不等,这正常吗?


我测量的方法正确吗?


有没有什么办法改进 paintImmediatly 的效率?

如果不用 paintImmediatly,有什么办法可以安全的得到一个往屏幕上绘制 c 的 Graphics 对象?
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raistlic 2013-03-13
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发这贴本意是想了解一下影响 paintImmediately 效率的因素可能有哪些, 问题本身也许问的有问题, 总之是没有得到想要的答案…… 感谢楼上三位的关注,结贴了分数平分了吧
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getGraphics public Graphics getGraphics() Returns this component's graphics context, which lets you draw on a component. Use this method to get a Graphics object and then invoke operations on that object to draw on the component. Overrides: getGraphics in class Component Returns: this components graphics context 这个方法没有抛异常。
raistlic 2013-01-31
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引用 7 楼 fangmingshijie 的回复:
你说的“安全的得到一个往屏幕上绘制 c 的 Graphics 对象”是什么意思?完整的画完一个图?
其实我是想问,直接 c.getGraphics() 然后绘制是不是安全,因为我大概看了一下 painImmediately 里面调用的 safelyGetGraphics 方法,没看懂,不知道它跟直接 c.getGraphics() 有什么区别。
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你说的“安全的得到一个往屏幕上绘制 c 的 Graphics 对象”是什么意思?完整的画完一个图?
raistlic 2013-01-31
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先谢谢楼上各位。
引用 2 楼 fangmingshijie 的回复:
多线程机制。
多线程是不行的。
引用 3 楼 brightyq 的回复:
测试时间的方法可以。刷新方法可以用repaint方法,paintimmediately很少使用了。
谢谢。 repaint是不行的,因为它不是同步调用,对EDT的时间占用不可控,而且最终repaint所导致的每一次重绘对EDT的占用时间更长,实测多于15~16毫秒。
引用 4 楼 fangmingshijie 的回复:
paintimmediately貌似是个终极方法。
paintImmediately 是同步调用,内部好像对绘制区域有优化,同时实现了双缓冲。
引用 5 楼 dracularking 的回复:
看painImmediately的介绍 Paints the specified region in this component and all of its descendants that overlap the region, immediately. 如果没有子控件,也许可以考虑不采用这方法,但可能会得不到“立即”的效果。虽然painImmediately方法最终也是调用paint方法的。
如果实在不行,再考虑绕开painImmediately,见楼顶最后一个问题。
dracularking 2013-01-30
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看painImmediately的介绍 Paints the specified region in this component and all of its descendants that overlap the region, immediately. 如果没有子控件,也许可以考虑不采用这方法,但可能会得不到“立即”的效果。虽然painImmediately方法最终也是调用paint方法的。
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paintimmediately貌似是个终极方法。
brightyq 2013-01-30
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测试时间的方法可以。刷新方法可以用repaint方法,paintimmediately很少使用了。
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多线程机制。
raistlic 2013-01-30
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补充系统和硬件信息: AMD X2 3600+ WIN7 Oracle JDK 6
内容概要:本文围绕不确定环境下的多式联运路径优化问题展开研究,提出并实现了基于AFO算法、遗传算法(GA)和粒子群优化算法(PSO)的三种智能优化方法,并借助Matlab平台完成算法编程与仿真。研究构建了考虑时间、成本、转运风险等多重不确定因素的路径优化模型,系统比较了AFO、GA、PSO三种算法在收敛速度、全局寻优能力和稳定性方面的表现,同时引入Matlab自带的全局优化搜索器作为基准对照,深入分析各算法在复杂物流网络中的适用边界与性能差异。研究表明,AFO算法在解决此类组合优化问题时展现出更快的收敛效率和更强的局部规避能力。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础与运筹优化知识,从事物流工程、交通运输规划、智能算法开发等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于多式联运、综合货运网络中的路径决策支持系统构建;②为不确定性条件下复杂路径规划问题提供智能算法选型依据与技术实现方案;③支持科研人员复现主流优化算法并开展横向性能对比实验,推动算法改进与实际落地。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析算法实现流程,重点理解目标函数设计、约束条件处理及参数敏感性分析部分,可通过调整问题规模与算法参数进行对比实验,进一步拓展至动态路径规划或大规模网络优化等延伸场景。

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