public static Bitmap decodeByteArray(byte[] data, int offset, int length)
// 根据IO流加载
public static Bitmap decodeStream(InputStream is, Rect outPadding, Options opts)
图片的优化可通过Options参数来实现(Options的介绍可参考从fresco 看图片优化)：
方式一：inSampleSize
inSampleSize可理解为图片的缩小比例，若inSampleSize小于1，则当做1处理。设置inSampleSize后，图片的宽度和高度将变成原来的1/inSampleSize, 其占用的内存空间将是原来的1/(inSampleSize ^ 2)。但是具体如何取值呢，可通过以下代码来获取：
BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
options.inJustDecodeBounds = true;
BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.drawable.image, options);
options.inSampleSize = getSampleSize(options, 100, 100);
options.inJustDecodeBounds = false;
Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.drawable.abc, options);
imageView.setImageBitmap(bitmap);
public static int getSampleSize(BitmapFactory.Options options, int viewWidth, int viewHeight) {
if (viewWidth == 0 || viewHeight == 0 || options == null) {
return 1;
}
int widthScale = options.outWidth / viewWidth;
int heightScale = options.outHeight / viewHeight;
Log.i(“out”, “width==” + widthScale + " heightScale==" + heightScale);
return widthScale >= heightScale ? heightScale : widthScale;
}
方式二：inDensity
inDensity相当于上面说的资源目录分辨率，前面说了，这里考虑的情况，图片不会被缩放，其原因就是inDensity和设备分辨率的取值是一致的，因为inDensity=设备分辨率，所以scale=1, 如果将inDensity设置为大于设备分辨率的值，那么图片就会被缩小。例如，当前的手机1dp=2px, 即2X屏幕，此时的inDensity为320, 如果将inDensity修改为480, scale=320f/480f=2/3, 那么图片所占用的内存将变成原来的4/9。
方式三：inPreferredConfig
inPreferredConfig的取值为Bitmap.Config类型(这里只考虑以下几种情况)，它是一个枚举类型，用来设置每个像素需要的字节数：
ALPHA_8：占1个字节
RGB_565：占2个字节
ARGB_4444：占2个字节，已废弃，不推荐使用
ARGB_8888：32位真彩色，带透明度，占4个字节
显示图片时默认都是ARGB_8888，所以我们可通过inPreferredConfig的值进行内存优化。但实际上inPreferredConfig的取值对内存的影响并不是简单的Bitmap.Config.ALPHA_8占1个字节，ARGB_4444和RGB_565占2个字节，ARGB_8888占4个字节，而是与具体的图片格式有关：
- inPreferredConfig对jpeg和gif格式的图片无作用，无论inPreferredConfig的值取什么，jpeg格式的图片每个像素始终占用4个字节，而gif格式的图片每个像素始终占1个字节；
- 对于webp格式的图片，inPreferredConfig取值为RGB_565的时候，每个像素占用2个字节，其余的取值每个像素仍然占4个字节；
- 对于png格式的图片，需要分png8, png24, png32三种情况来说。png8格式的图片每个像素占用的字节数随inPreferredConfig的取值而变化，取值为ALPHA_8时占用一个字节，取值为RGB_565时占用2个字节，取值为ARGB_4444或ARGB_8888时占用4个字节。png24格式的图片，当inPreferredConfig的取值为RGB_565时，每个像素占用2个字节，取其他的值（ALPHA_8, ARGB_4444和ARGB_8888）每个像素都占用4个字节。而对于png32格式的图片，inPreferredConfig的取值（ALPHA_8, RGB_565, ARGB_4444或ARGB_8888）对每个像素占用的字节数无影响。
所以，如果通过inPreferredConfig来优化图片的内存占用，就需要webp或png24格式的图片，png24与png32相比，也就是不支持透明度而已，对于大多数图片来说，两者没有明显的差别。当然，作为一种新的图片格式，web可认为是一种不错的选择。
注意： 9patch图虽然在使用时会根据View的尺寸进行放大，但其像素仍然不变，可视为普通图片来处理；
网络图片
网络图片通常我们都是使用开源库进行加载（这里顺便推荐一个好用的图片加载库ImageSet), inPreferredConfig的值通常可在初始化时进行配置，至于缩放，可让后台进行实现。即：根据图片的请求参数返回合适的尺寸。最大也只需要控件的大小即可，再大也没意义，不仅浪费流量，还占用内存。如果你的APP中有很多图片，那么可对图片的宽高根据设备的内存情况进行适当的缩小：
// 根据内存大小设置缩放系数
public static float getDefaultScale() {
float scale = 1.0f;
int totalMemorySize = AndroidPlatformUtil.getTotalMemorySize();
if (totalMemorySize >= 4) {
scale = 1.0f;
} else if (totalMemorySize >= 2 && totalMemorySize < 4) {
scale = 0.8f;
} else {
scale = 0.6f;
}
return scale;
}
// 获取设备的内存大小，返回值单位为G
public static int getTotalMemorySize(){
String path = “/proc/meminfo”;
String firstLine = null;
FileReader fileReader = null;
BufferedReader bufferedReader = null;
try{
fileReader = new FileReader(path);
bufferedReader = new BufferedReader(fileReader,8192);
firstLine = bufferedReader.readLine().split("\s+")[1];
} catch (Exception e){
e.printStackTrace();
} finally {
try {
if (bufferedReader != null) {
bufferedReader.close();
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace(System.out);
}
try {
if (fileReader != null) {
fileReader.close();
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace(System.out);
最后
对于很多初中级Android工程师而言，想要提升技能，往往是自己摸索成长。而不成体系的学习效果低效漫长且无助。时间久了，付出巨大的时间成本和努力，没有看到应有的效果，会气馁是再正常不过的。
所以学习一定要找到最适合自己的方式，有一个思路方法，不然不止浪费时间，更可能把未来发展都一起耽误了。
如果你是卡在缺少学习资源的瓶颈上，那么刚刚好我能帮到你。