{

mStacks.push(new Point(seed.x, seed.y + 1));

}

}

if (seed.x > 0)

{

int left = index - 1;

if (pixels[left] == pixel)

{

mStacks.push(new Point(seed.x - 1, seed.y));

}

}

if (seed.x < w - 1)

{

int right = index + 1;

if (pixels[right] == pixel)

{

mStacks.push(new Point(seed.x + 1, seed.y));

}

}

}

}

方法的思想也比较简单，将当前像素点入栈，然后出栈着色，接下来分别判断四个方向的，如果符合条件也进行入栈（只要栈不为空持续运行）。ok，这个方法我也尝试跑了下，恩，这次不会报错了，但是速度特别的慢~~~~慢得我是不可接受的。（有兴趣可以尝试，记得如果ANR，点击等待）。

这样来看，第一种算法，我们是不考虑了，没有办法使用，主要原因是假设对于矩形同色区域，都是需要填充的，而算法一依然是各种入栈。于是考虑第二种算法

扫描线填充法

详细可参考 扫描线种子填充算法的解析和扫描线种子填充算法。

算法思想[4]：

1. 初始化一个空的栈用于存放种子点，将种子点(x, y)入栈；

2. 判断栈是否为空，如果栈为空则结束算法，否则取出栈顶元素作为当前扫描线的种子点(x, y)，y是当前的扫描线；

3. 从种子点(x, y)出发，沿当前扫描线向左、右两个方向填充，直到边界。分别标记区段的左、右端点坐标为xLeft和xRight；

4. 分别检查与当前扫描线相邻的y - 1和y + 1两条扫描线在区间[xLeft, xRight]中的像素，从xRight开始向xLeft方向搜索，假设扫描的区间为AAABAAC（A为种子点颜色），那么将B和C前面的A作为种子点压入栈中，然后返回第（2）步；

上述参考自参考文献[4]，做了些修改，文章[4]中描述算法，测试有一点问题，所以做了修改.

可以看到该算法，基本上是一行一行着色的，这样的话在大块需要着色区域的效率比算法一要高很多。

ok，关于算法的步骤大家目前觉得模糊，一会可以参照我们的代码。选定了算法以后，接下来就开始编码了。

---

三、编码实现

我们代码中引入了一个边界颜色，如果设置的话，着色的边界参考为该边界颜色，否则会只要与种子颜色不一致为边界。

（一）构造方法与测量

public class ColourImageView extends ImageView

{

private Bitmap mBitmap;

/**

• 边界的颜色

*/

private int mBorderColor = -1;

private boolean hasBorderColor = false;

private Stack mStacks = new Stack();

public ColourImageView(Context context, AttributeSet attrs)

{

super(context, attrs);

TypedArray ta = context.obtainStyledAttributes(attrs, R.styleable.ColourImageView);

mBorderColor = ta.getColor(R.styleable.ColourImageView_border_color, -1);

hasBorderColor = (mBorderColor != -1);

L.e("hasBorderColor = " + hasBorderColor + " , mBorderColor = " + mBorderColor);

ta.recycle();

}

@Override

protected void onMeasure(int widthMeasureSpec, int heightMeasureSpec)

{

super.onMeasure(widthMeasureSpec, heightMeasureSpec);

int viewWidth = getMeasuredWidth();

int viewHeight = getMeasuredHeight();

//以宽度为标准，等比例缩放view的高度

setMeasuredDimension(viewWidth,

getDrawable().getIntrinsicHeight() * viewWidth / getDrawable().getIntrinsicWidth());

L.e("view’s width = " + getMeasuredWidth() + " , view’s height = " + getMeasuredHeight());

//根据drawable，去得到一个和view一样大小的bitmap

BitmapDrawable drawable = (BitmapDrawable) getDrawable();

Bitmap bm = drawable.getBitmap();

mBitmap = Bitmap.createScaledBitmap(bm, getMeasuredWidth(), getMeasuredHeight(), false);

}

可以看到我们选择的是继承ImageView，这样只需要将图片设为src即可。

构造方法中获取我们的自定义边界颜色，当然可以不设置~~

重写测量的目的是为了获取一个和View一样大小的Bitmap便于我们操作。

接下来就是点击啦~

（二）onTouchEvent

@Override

public boolean onTouchEvent(MotionEvent event)

{

final int x = (int) event.getX();

final int y = (int) event.getY();

if (event.getAction() == MotionEvent.ACTION_DOWN)

{

//填色

fillColorToSameArea(x, y);

}

return super.onTouchEvent(event);

}

/**

• 根据x,y获得改点颜色，进行填充

• @param x

• @param y

*/

private void fillColorToSameArea(int x, int y)

{

Bitmap bm = mBitmap;

int pixel = bm.getPixel(x, y);

if (pixel == Color.TRANSPARENT || (hasBorderColor && mBorderColor == pixel))

{

return;

}

int newColor = randomColor();

int w = bm.getWidth();

int h = bm.getHeight();

//拿到该bitmap的颜色数组

int[] pixels = new int[w * h];

bm.getPixels(pixels, 0, w, 0, 0, w, h);

//填色

fillColor(pixels, w, h, pixel, newColor, x, y);

//重新设置bitmap

bm.setPixels(pixels, 0, w, 0, 0, w, h);

setImageDrawable(new BitmapDrawable(bm));

}

可以看到，我们在onTouchEvent中获取(x,y)，然后拿到改点坐标：

• 获得点击点颜色，获得整个bitmap的像素数组

• 改变这个数组中的颜色

• 然后重新设置给bitmap，重新设置给ImageView

重点就是通过fillColor去改变数组中的颜色

/**

• @param pixels 像素数组

• @param w 宽度

• @param h 高度

• @param pixel 当前点的颜色

• @param newColor 填充色

• @param i 横坐标

• @param j 纵坐标

*/

private void fillColor(int[] pixels, int w, int h, int pixel, int newColor, int i, int j)

{

//步骤1：将种子点(x, y)入栈；

mStacks.push(new Point(i, j));

//步骤2：判断栈是否为空，

// 如果栈为空则结束算法，否则取出栈顶元素作为当前扫描线的种子点(x, y)，

// y是当前的扫描线；

while (!mStacks.isEmpty())

{

/**

• 步骤3：从种子点(x, y)出发，沿当前扫描线向左、右两个方向填充，

• 直到边界。分别标记区段的左、右端点坐标为xLeft和xRight；

*/

Point seed = mStacks.pop();

//L.e("seed = " + seed.x + " , seed = " + seed.y);

int count = fillLineLeft(pixels, pixel, w, h, newColor, seed.x, seed.y);

int left = seed.x - count + 1;

count = fillLineRight(pixels, pixel, w, h, newColor, seed.x + 1, seed.y);

int right = seed.x + count;

/**

• 步骤4：

• 分别检查与当前扫描线相邻的y - 1和y + 1两条扫描线在区间[xLeft, xRight]中的像素，

• 从xRight开始向xLeft方向搜索，假设扫描的区间为AAABAAC（A为种子点颜色），

• 那么将B和C前面的A作为种子点压入栈中，然后返回第（2）步；

*/

//从y-1找种子

if (seed.y - 1 >= 0)

findSeedInNewLine(pixels, pixel, w, h, seed.y - 1, left, right);

//从y+1找种子

if (seed.y + 1 < h)

findSeedInNewLine(pixels, pixel, w, h, seed.y + 1, left, right);

}

}

可以看到我已经很清楚的将该算法的四个步骤标识到该方法中。好了，最后就是一些依赖的细节上的方法：

/**

• 在新行找种子节点

• @param pixels

• @param pixel

• @param w

• @param h

• @param i

• @param left

• @param right

*/

private void findSeedInNewLine(int[] pixels, int pixel, int w, int h, int i, int left, int right)

{

/**

• 获得该行的开始索引

*/

int begin = i * w + left;

/**

• 获得该行的结束索引

*/

int end = i * w + right;

boolean hasSeed = false;

int rx = -1, ry = -1;

ry = i;

/**

• 从end到begin，找到种子节点入栈（AAABAAAB，则B前的A为种子节点）

*/

while (end >= begin)

{

if (pixels[end] == pixel)

{

if (!hasSeed)

{

rx = end % w;

mStacks.push(new Point(rx, ry));

hasSeed = true;

}

} else

{

hasSeed = false;

}

end–;

}

}

/**

• 往右填色，返回填充的个数

• @return

*/

private int fillLineRight(int[] pixels, int pixel, int w, int h, int newColor, int x, int y)

{

int count = 0;

while (x < w)

{

//拿到索引

int index = y * w + x;

if (needFillPixel(pixels, pixel, index))

{

pixels[index] = newColor;

count++;

x++;

} else

{

break;

}

}

return count;

}

/**

• 往左填色，返回填色的数量值

• @return

*/

private int fillLineLeft(int[] pixels, int pixel, int w, int h, int newColor, int x, int y)

{

int count = 0;

while (x >= 0)

{

//计算出索引

int index = y * w + x;

if (needFillPixel(pixels, pixel, index))

{

pixels[index] = newColor;

count++;

x–;

} else

{

break;

}

}

return count;
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下方即为我手绘的Android框架体系架构知识脑图，由于是xmind文件，不好上传，所以小编将其以图片形式导出来传在此处，细节方面不是特别清晰。但可给感兴趣的朋友提供完整的Android框架体系架构知识脑图原件（包括上方的面试解析xmind文档）

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