预算3000能不能推荐一个打《csgo》的笔记本?

联想天逸100、华硕 VM510LF 5500。

联想天逸100：硬件配置方面，联想天逸100笔记本采用14英寸1366x768分辨率标准屏幕，搭载2.2Ghz五代Intel酷睿i5-5200U处理器，4GB内存以及500GB硬盘。

另外还搭载了性能趋于主流的NVIDIA GeForce 920M 2GB独立显卡，预装最新的Win10操作系统。扩展方面，联想天逸100配备摄像头、HDMI、USB3.0等主流接口，无光驱。

华硕 VM510LF 5500：硬件配置方面，华硕VM510LF5500笔记本采用15.6英寸1366×768标准分辨率大屏，搭载Intel酷睿i7-5500U处理器，4GB内存和1TB大容量硬盘。

另外还搭载了性能趋于主流的GTX930M独立显卡，性能可以很好地满足各类网络游戏需求。扩展方面，华硕VM510LF5500配备DVD刻录光驱、摄像头以及VGA、HDMI等主流接口，扩展还是十分丰富的。

CSGO

CSGO一般指反恐精英：全球攻势。

《反恐精英：全球攻势》，原名Counter-Strike: Global Offensive，是一款由VALVE与Hidden Path Entertainment合作开发、Valve Software发行的第一人称射击游戏。

游戏为《反恐精英》系列游戏的第四款作品（不包括Neo和Online等衍生作品）。

游戏玩家分为反恐精英（CT阵营）与恐怖份子（T阵营）两个阵营，双方需在一个地图上进行多回合的战斗，达到地图要求目标或消灭全部敌方则取得胜利。

尽量不要使用setImageBitmap或setImageResource或BitmapFactory.decodeResource来设置一张大图，

因为这些函数在完成decode后，最终都是通过java层的createBitmap来完成的，需要消耗更多内存。

因此，改用先通过BitmapFactory.decodeStream方法，创建出一个bitmap，再将其设为ImageView的 source，

decodeStream最大的秘密在于其直接调用JNI>>nativeDecodeAsset()来完成decode，

无需再使用java层的createBitmap，从而节省了java层的空间。

如果在读取时加上图片的Config参数，可以跟有效减少加载的内存，从而跟有效阻止抛out of Memory异常

另外，decodeStream直接拿的图片来读取字节码了， 不会根据机器的各种分辨率来自动适应，

使用了decodeStream之后，需要在hdpi和mdpi，ldpi中配置相应的图片资源，

否则在不同分辨率机器上都是同样大小（像素点数量），显示出来的大小就不对了。

另外，以下方式也大有帮助：

1. InputStream is = this.getResources().openRawResource(R.drawable.pic1)

BitmapFactory.Options options=new BitmapFactory.Options()

options.inJustDecodeBounds = false

options.inSampleSize = 10 //width，hight设为原来的十分一

Bitmap btp =BitmapFactory.decodeStream(is,null,options)

2. if(!bmp.isRecycle() ){

bmp.recycle() //回收图片所占的内存

system.gc() //提醒系统及时回收

}

以下奉上一个方法：

Java代码

1. /**

2. * 以最省内存的方式读取本地资源的图片

3. * @param context

4. * @param resId

5. * @return

6. */

7. public static Bitmap readBitMap(Context context, int resId){

8. BitmapFactory.Options opt = new BitmapFactory.Options()

9. opt.inPreferredConfig = Bitmap.Config.RGB_565

10. opt.inPurgeable = true

11. opt.inInputShareable = true

12.//获取资源图片

13. InputStream is = context.getResources().openRawResource(resId)

14. return BitmapFactory.decodeStream(is,null,opt)

15. }

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Android内存溢出的解决办法

转自：http://www.cppblog.com/iuranus/archive/2010/11/15/124394.html?opt=admin

昨天在模拟器上给gallery放入图片的时候，出现java.lang.OutOfMemoryError: bitmap size exceeds VM budget 异常，图像大小超过了RAM内存。

模拟器RAM比较小，只有8M内存，当我放入的大量的图片（每个100多K左右），就出现上面的原因。

由于每张图片先前是压缩的情况，放入到Bitmap的时候，大小会变大，导致超出RAM内存，具体解决办法如下：

//解决加载图片 内存溢出的问题

//Options 只保存图片尺寸大小，不保存图片到内存

BitmapFactory.Options opts = new BitmapFactory.Options()

//缩放的比例，缩放是很难按准备的比例进行缩放的，其值表明缩放的倍数，SDK中建议其值是2的指数值,值越大会导致图片不清晰

opts.inSampleSize = 4

Bitmap bmp = null

bmp = BitmapFactory.decodeResource(getResources(), mImageIds[position],opts)

...

//回收

bmp.recycle()

通过上面的方式解决了，但是这并不是最完美的解决方式。

通过一些了解，得知如下：

优化Dalvik虚拟机的堆内存分配

对于Android平台来说，其托管层使用的Dalvik Java VM从目前的表现来看还有很多地方可以优化处理，比如我们在开发一些大型游戏或耗资源的应用中可能考虑手动干涉GC处理，使用 dalvik.system.VMRuntime类提供的setTargetHeapUtilization方法可以增强程序堆内存的处理效率。当然具体原理我们可以参考开源工程，这里我们仅说下使用方法: private final static float TARGET_HEAP_UTILIZATION = 0.75f在程序onCreate时就可以调用 VMRuntime.getRuntime().setTargetHeapUtilization(TARGET_HEAP_UTILIZATION)即可。

Android堆内存也可自己定义大小

对于一些Android项目，影响性能瓶颈的主要是Android自己内存管理机制问题，目前手机厂商对RAM都比较吝啬，对于软件的流畅性来说RAM对性能的影响十分敏感，除了 优化Dalvik虚拟机的堆内存分配外，我们还可以强制定义自己软件的对内存大小，我们使用Dalvik提供的 dalvik.system.VMRuntime类来设置最小堆内存为例:

private final static int CWJ_HEAP_SIZE = 6* 1024* 1024

VMRuntime.getRuntime().setMinimumHeapSize(CWJ_HEAP_SIZE)//设置最小heap内存为6MB大小。当然对于内存吃紧来说还可以通过手动干涉GC去处理

bitmap 设置图片尺寸，避免 内存溢出 OutOfMemoryError的优化方法

★android 中用bitmap 时很容易内存溢出，报如下错误：Java.lang.OutOfMemoryError : bitmap size exceeds VM budget

● 主要是加上这段：

BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options()

options.inSampleSize = 2

● eg1：(通过Uri取图片)

private ImageView preview

BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options()

options.inSampleSize = 2//图片宽高都为原来的二分之一，即图片为原来的四分之一

Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeStream(cr

.openInputStream(uri), null, options)

preview.setImageBitmap(bitmap)

以上代码可以优化内存溢出，但它只是改变图片大小，并不能彻底解决内存溢出。

● eg2:（通过路径去图片）

private ImageView preview

private String fileName= "/sdcard/DCIM/Camera/2010-05-14 16.01.44.jpg"

BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options()

options.inSampleSize = 2//图片宽高都为原来的二分之一，即图片为原来的四分之一

Bitmap b = BitmapFactory.decodeFile(fileName, options)

preview.setImageBitmap(b)

filePath.setText(fileName)

★Android 还有一些性能优化的方法：

● 首先内存方面，可以参考 Android堆内存也可自己定义大小 和 优化Dalvik虚拟机的堆内存分配

● 基础类型上，因为Java没有实际的指针，在敏感运算方面还是要借助NDK来完成。Android123提示游戏开发者，这点比较有意思的是Google 推出NDK可能是帮助游戏开发人员，比如OpenGL ES的支持有明显的改观，本地代码操作图形界面是很必要的。

● 图形对象优化，这里要说的是Android上的Bitmap对象销毁，可以借助recycle()方法显示让GC回收一个Bitmap对象，通常对一个不用的Bitmap可以使用下面的方式，如

if(bitmapObject.isRecycled()==false) //如果没有回收

bitmapObject.recycle()

● 目前系统对动画支持比较弱智对于常规应用的补间过渡效果可以，但是对于游戏而言一般的美工可能习惯了GIF方式的统一处理，目前Android系统仅能预览GIF的第一帧，可以借助J2ME中通过线程和自己写解析器的方式来读取GIF89格式的资源。

● 对于大多数Android手机没有过多的物理按键可能我们需要想象下了做好手势识别 GestureDetector 和重力感应来实现操控。通常我们还要考虑误操作问题的降噪处理。

Android堆内存也可自己定义大小

对于一些大型Android项目或游戏来说在算法处理上没有问题外，影响性能瓶颈的主要是Android自己内存管理机制问题，目前手机厂商对RAM都比较吝啬，对于软件的流畅性来说RAM对性能的影响十分敏感，除了上次Android开发网提到的优化Dalvik虚拟机的堆内存分配外，我们还可以强制定义自己软件的对内存大小，我们使用Dalvik提供的 dalvik.system.VMRuntime类来设置最小堆内存为例:

private final static int CWJ_HEAP_SIZE = 6* 1024* 1024

VMRuntime.getRuntime().setMinimumHeapSize(CWJ_HEAP_SIZE)//设置最小heap内存为6MB大小。当然对于内存吃紧来说还可以通过手动干涉GC去处理，我们将在下次提到具体应用。

优化Dalvik虚拟机的堆内存分配

对于Android平台来说，其托管层使用的Dalvik JavaVM从目前的表现来看还有很多地方可以优化处理，比如我们在开发一些大型游戏或耗资源的应用中可能考虑手动干涉GC处理，使用 dalvik.system.VMRuntime类提供的setTargetHeapUtilization方法可以增强程序堆内存的处理效率。当然具体原理我们可以参考开源工程，这里我们仅说下使用方法: private final static floatTARGET_HEAP_UTILIZATION = 0.75f在程序onCreate时就可以调用 VMRuntime.getRuntime().setTargetHeapUtilization(TARGET_HEAP_UTILIZATION)即可。

介绍一下图片占用进程的内存算法吧。

android中处理图片的基础类是Bitmap，顾名思义，就是位图。占用内存的算法如下：

图片的width*height*Config。

如果Config设置为ARGB_8888，那么上面的Config就是4。一张480*320的图片占用的内存就是480*320*4 byte。

前面有人说了一下8M的概念，其实是在默认情况下android进程的内存占用量为16M，因为Bitmap他除了java中持有数据外，底层C++的 skia图形库还会持有一个SKBitmap对象，因此一般图片占用内存推荐大小应该不超过8M。这个可以调整，编译源代码时可以设置参数。

bitmap size exceeds VM budget是说你的图片太大了，虚拟机受不了。 前一个activity调用结束后，你执行以下释放资源。然后在第二个activity再用。看看行否

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