边写软件边学kotlin（二）——语法推进

（一）TypeToken

是一个类，因Google的Gson库为了解决Java原生中泛型擦除的痛点而生，通常搭配匿名内部类使用。

val listType =object: TypeToken<List<InterviewPost>>(){}.type Gson().fromJson<List<InterviewPost>>(jsonString, listType)

1. object :…(){}：是kotlin语言中用以创建匿名内部类的一种写法
2. 泛型擦除：在Java语言中，在将json字符串转成对象的过程中，只知“数据结构”，不知“数据类型”，例如想将json字符串转换成List< User >类型，转换的时候只知道要转换成list列表，但是不知道里面是User类型。这就是泛型擦除
3. TypeToken解决方式：通过创建一个匿名内部类，可以通过反射拿到该类的父类信息，这个类的父类信息储存了我们需要的数据类型
4. .type：获取java.lang.reflect.type对象，也就是我们在Java代码中执行反射操作的东西

（二）

val assetManager = getApplication<Application>().assets val inputStream = assetManager.open("interview_data.json")val reader =BufferedReader(InputStreamReader(inputStream))

1. getApplication< Application >()：获取当前的全局单例上下文对象context，说白了就是当前这个应用的实例
2. getApplication< Application >().assets：获取这个应用下的针对assets包的AssetsManager资源管理器，可以访问该包下的目录，这个资源管理器可以读取原始字节流
3. assetManager.open：获取该包下从文件到内存的字节输入流

（三）

viewModelScope.launch{val loadedPosts =withContext(Dispatchers.IO){try{val assetManager = getApplication<Application>().assets val inputStream = assetManager.open("interview_data.json")val reader =BufferedReader(InputStreamReader(inputStream))val jsonString = reader.use{ it.readText()}val listType =object: TypeToken<List<InterviewPost>>(){}.type Gson().fromJson<List<InterviewPost>>(jsonString, listType)}catch(e: Exception){ e.printStackTrace() emptyList<InterviewPost>()}} _posts.value = loadedPosts }

1. .launch：发起一个线程
2. withContext(Dispatchers.IO)：withContext：切换到另一个线程，Dispatcher.IO：标明这是一个专门用来处理IO操作的线程

小tips：在kotlin中，可以出现定义在后，使用在前的情况正则表达式：是一种用来匹配和处理字符串的工具

（四）

for(i in0 until 5){// 1. 尝试获取 AI 返回的维度名，如果获取不到或为空，则使用默认侧写val defaultList =listOf("核心技能","综合表现","成长潜力","行业认知","实践能力")val dName = dimArray?.optString(i)?.takeIf{ it.isNotBlank()&&!it.contains("维度")}?: defaultList[i] newDims.add(dName)// 2. 尝试获取分值，并进行归一化和钳位var v = valArray?.optDouble(i,0.5)?.toFloat()?:0.5fif(v >1.0f) v /=100fval finalVal = v.coerceIn(0.1f,1.0f)// 最小值 0.1 保证雷达图有形状 newVals.add(finalVal) totalSum += finalVal }

1. optString：获取json中的字符串类型的数据，与getString()方法不同的是，即使获取到的字符串为空，也不会抛出异常。
2. optDouble：获取json中的double类型的数据，与getDouble()方法不同的是，即使获取到的数据为0.0f，也不会抛出异常
3. . takeif()：如果对象满足括号里面的条件，则返回对象本身。
4. coerceIn：将值限制在一个区间内，例如coerceIn(0.1f, 1.0f)就是将值限制在0.1~1.0之间

（五）

aiScore =(totalSum /5f*100).roundToInt().toString()

roundToInt：将浮点数四舍五入转换成整数

在安卓开发中，有一个类叫Bitmap，他代表图片，图片一般在内存中以字节数组，流，文件的形式存储，而BitmapFactory负责从内存中读取这些数据转换为Bitmap对象方便操作，也可以把图片转换成字节数组，流，文件。如下图所示

val options = BitmapFactory.Options().apply{ inJustDecodeBounds =true}

1. .options()：表示对BitmapFactory对象的一些参数的设置
2. .apply：对这些参数对象进行设置并返回它们

(六)

context.contentResolver.openInputStream(uri)?.use{ input -> BitmapFactory.decodeStream(input,null, options)}

1. contentResolver：用来访问和操作内容提供者中的数据
2. BitmapFactory.decodeStream(input, null, options)：打开从图片文件到内存的输入流，获取图片输入进来的流，对流进行解码，null表示不设置解码区域（即解码整个区域），options表示使用对BitmapFactory使用刚才的设置参数

？：后面既可以是一个具体的返回结果，也可以是一段执行逻辑

val outputStream =ByteArrayOutputStream()

 -创建一个字节输出流的对象，这个对象是可以动态扩展字节数组的，因此不需要预先设置数组的大小 

bitmap.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG,70, outputStream)

 将bitmap对象压缩成原来70%的质量，并以JPEG的形式存储在outputStream这个字节数组文件中 

val bytes = outputStream.toByteArray()

 将字节输出流中的字节数据转成字节数组 

Base64.encodeToString(bytes, Base64.NO_WRAP)

 将字节数组转换成Base64格式的字符串，并且（No_WRAP）去除任何换行符 

为什么要去除换行符：因为Base64编码的过程中可能每76个字符就会加一个换行符，这些换行符可能会影响处理结果Base64编码：将二进制数据转换成ASCII码，字节数组就是二进制数据，所以才会用字节数组进行Base64编码

（七）

class A{init{}}

init{}：类似Java中的构造代码块，在类创建实例的时候也会一并执行

（八）

val searchQuery: StateFlow<String>= _searchQuery.asStateFlow()

1. val：表示searchQuery是一个不可变的变量，也就是说这个变量的引用不变了
2. StateFlow< String >：是一个发布String类型数据的流，这个流的状态的变化可以被外界观察，使用asStateFlow()，就可以将StateFlow变成不可变的StateFlow，使其只能被订阅而不能被改变

val uiList: StateFlow<List<CompanyListItem>>=combine( _searchQuery, _selectedIndustry ){ query, industry ->Triple(query, industry, allCompanyData)}.map{(query, industry,data)->// 在后台线程进行数据处理if(query.isEmpty()&& industry ==null){emptyList()}else{generateUiList(query, industry,data)}}.flowOn(Dispatchers.Default)// 确保计算在后台线程.stateIn( scope = viewModelScope, started = SharingStarted.WhileSubscribed(5000), initialValue =emptyList())

3. combine：用以合并流，代码中就是将_searchQuery和_selectedIndustry两个流进行合并，有任何一个流的值发生改变都会触发合并操作
4. Triple：可以固定存储三个不限数据类型的数据的容器，例如：

val triple =Triple("Hello",42,true)

就是将字符串，数字，布尔值统一放在一个容器中

（九）

.flowOn(Dispatchers.Default)

1. flowOn：字面意义上理解就是“流在哪里”，意思就是线程在哪里执行
2. Default：默认后台线程，就是说把这个线程放在了后台进行执行

（十）

.stateIn( scope = viewModelScope, started = SharingStarted.WhileSubscribed(5000), initialValue =emptyList())

1. stateIn()：将flow变成一个可被观察状态的容器
2. scope：设置生命周期，它的生命周期和viewModelScope一样长
3. started：设置需要重新计算的时间阈值。例如切出屏幕，5秒内再回来就不会重新计算，屏幕如初，5秒之后再回来，就会重新计算（Flow计算链）

（十一）

companies.filter{ it.name.contains(query, ignoreCase =true)}

1. filter：筛选出符合括号内条件的元素（自动实现了循环逻辑
2. ignoreCase：忽略大小写

（十二）

val grouped = filtered.groupBy{ it.pinyinFirstLetter } colors = TextFieldDefaults.colors( focusedContainerColor = Color.Transparent, unfocusedContainerColor = Color.Transparent, disabledContainerColor = Color.Transparent, focusedIndicatorColor = Color.Transparent, unfocusedIndicatorColor = Color.Transparent ), singleLine =true

1. groupBy：按括号内的条件进行组分，其返回值是一个Map，“键”是单个字符：A,B,C,D。“值”是原本filtered内部的值
2. it.pinyinFirstLetter：它的拼音首字母
3. focusedContainerColor ：获得聚焦时容器的颜色。unfocusedContainerColor ：没活得聚焦时容器的颜色。disabledContainerColor ：被禁用时的容器颜色。focusedIndicatorColor：获得聚焦时下划线的颜色
4. singleLine = true：将输入框设置成仅支持一行，也就是不能换行

（十三）

funCompanySearchScreen( onBack:(()-> Unit)?=null, showSearchBar: Boolean =true, viewModel: CompanySearchViewModel =viewModel())val searchQuery by viewModel.searchQuery.collectAsState()

1. kotlin语言中的小特性：括号内可以赋入初始值，而Java语言不行
2. val searchQuery by viewModel.searchQuery.collectAsState()其实就等于

val state = viewModel.searchQuery.collectAsState()val searchQuery = state.value()by语法的作用就是获取值 

3. collectAsState：将Flow数据流变成Compose可监听的state

（十四）

remember{}

将括号内的对象进行记忆，使得界面重组，重新调用函数的时候不会再把创建新对象的代码再跑一遍。而是直接拿第一次创建好的对象去用。有个好处就是之前的数据不会丢

（十五）

funProfileSectionCard(title: String, content:@Composable ColumnScope.()-> Unit){Card( modifier = Modifier.fillMaxWidth(), colors = CardDefaults.cardColors(containerColor = Color.White), shape =RoundedCornerShape(12.dp)){Column( modifier = Modifier.padding(16.dp)){Text(text = title, fontWeight = FontWeight.Bold, fontSize =15.sp)Spacer(modifier = Modifier.height(12.dp))content()}}}

1. @Composable：表明这个函数是用来写UI的
2. ColumnScope：Column的内部环境
3. ()->Unit：表明这是一个函数
   content: @Composable ColumnScope.() -> Unit：组合在一起就是content是一个函数，可以在Column的内部环境运行，并且可以往column里面写UI

（十六）

object QuestionRepository {fungetQuestionsByCategory(category: String): List<Question>{return(1..150).map{Question(id = it, title ="[$category] 第 $it 题", answer ="", category = category, passRate ="${(60..95).random()}%")}}}

object：与class的区别就是，class可以创建多个实例，而object所创建出来的对象全局唯一

（十七）

privateval industryNamesMap =mapOf('互'to'H','金'to'J','医'to'Y','食'to'S','政'to'Z','教'to'J','制'to'Z','房'to'F','新'to'X','物'to'W','汽'to'Q','半'to'B','游'to'Y','传'to'C','零'to'L','咨'to'Z','法'to'F','建'to'J','化'to'H','航'to'H','旅'to'L','农'to'N','环'to'H','硬'to'Y','体'to'T')

作用：创建一个哈希表，并把一个一个元素对应起来

（十八）

val firstChar = name.firstOrNull()?:return'#'if(firstChar in'A'..'Z')return firstChar if(firstChar in'a'..'z')return firstChar.uppercaseChar()

1. name.firstOrNull()：找到name这个字符串的第一个字符并返回，如果name字符串为空则返回”#“
2. uppercaseChar：将小写字母转成大写字母

（十九）

returnwhen(firstChar){'阿','爱','安'->'A''百','比','哔','保','北','碧'->'B''长','腾','传'->'C'// 腾->T, 但这里简单处理'滴','德','叠'->'D''饿'->'E''富','复','粉'->'F''广','工','贵','格','高','国'->'G''华','海','恒','好'->'H''阿'->'J'// 修正'京','吉','金','巨','晶'->'J''快','科'->'K''理','隆','龙','联','立'->'L''美','蚂','迈','蒙','明','米'->'M''宁','农','南'->'N''拼','平','片'->'P''奇','企','去','青'->'Q''人','日'->'R''三','搜','顺','申','上'->'S''腾','泰','天','通'->'T''阿'->'W''万','微','蔚','网','韦','五','娃'->'W''小','携','新','西'->'X''云','优','猿','药','英','圆','韵','伊','阳'->'Y''字','中','知','招','紫','兆','智','作'->'Z'else->if(industryNamesMap.contains(firstChar)) industryNamesMap[firstChar]!!else'Z'// 兜底}

1. when()：具有返回值，根据括号中的变量的不同情况返回不同值，类似于Java中的switch结构。举一个例子，在这段代码中，如果检测出firstChar是’阿’ 或者’安’或者 ‘爱’，就返回一个‘A’
2. industryNamesMap[firstChar]：是kotlin中对哈希表中value值的调取方式
3. !!：强制非空，如果为空则报错

（二十）

return industries.associateWith{ industry ->// 关键修复：先对原始数据去重，防止 LazyColumn 因 key 重复而崩溃val existingNames = realData[industry]?.distinct()?:emptyList()// 使用 MutableSet 来存储，既能保持去重，又能快速查找val fullSet =LinkedHashSet(existingNames)val baseList = existingNames.ifEmpty{listOf("$industry 行业知名企业")}val suffixes =listOf("分公司","研发中心","技术部","营销中心","办事处","控股子公司","集团")var suffixIndex =0var nameIndex =0while(fullSet.size <100){// 循环使用已有真实大厂名字 + 后缀val baseName = baseList[nameIndex % baseList.size]val suffix = suffixes[suffixIndex % suffixes.size]val newName =if(baseName.contains("No."))"$baseName${fullSet.size +1}"else"$baseName$suffix" fullSet.add(newName) nameIndex++if(nameIndex % baseList.size ==0){ suffixIndex++}}// 转换为 Company 对象并按拼音首字母排序 fullSet.map{ name ->Company(name,getPinyinFirstLetter(name))}.sortedBy{ it.pinyinFirstLetter }}

1. .distinct：将realData[industry]去重
2. LinkedHashSet（）：能对列表去重并保留顺序
3. .map：把前面的列表元素映射成另一种新元素，并返回新列表
4. .sortedBy { it.pinyinFirstLetter }：把新列表按照拼音顺序排列