OC基本数据结构-NSArray

本文介绍了Objective-C中数组的创建、遍历方法及数组与字符串的联合使用技巧。包括了不可变数组(NSArray)与可变数组(NSMutableArray)的区别,以及如何通过字符串分割和拼接来操作数组。

数组:NSSArray

数组类NSArray,创建数组对象
NSArray有一个子类NSMutableArray

创建数组:
NSArray *array = [[NSArray alloc] initWithObjects:@"One", @"Two", @"Three", nil];
//OC中数组的元素可以是任何的对象。
//数组中装有的是每一个元素的地址。
//两个数组中可以装有同一个对象的地址。

NSLog(@"%@", array);
//打印数组,就是打印数组中的每一个元素。 
//超过两个单词就会加双引号。

数组的遍历:
1、枚举器法
NSEnumerator *enum = [array objectEnumerator];
id obj;
while(obj = [enum nextObject]){
 NSLog(@"%@", obj);
}

2、快速枚举法
for(id obj in array){
 NSLog(@"%@", obj);
}

3、使用i值遍历
NSUInteger count = [array count];//返回数组中元素的个数
obj = [array objectAtIndex:2];//返回数值中第2个元素(从0开始计数)
for(NSInteger i = 0; i < [array count]; i++){
 NSLog(@"%@", [array objectAtIndex:i]);
}

//        可变数组的创建:可以修改元素的个数和位置

        NSMutableArray *array = [[NSMutableArray alloc] init];

        

//        增加元素

        [array addObject:@"one"];

        [array addObject:@"two"];

        NSLog(@"%@", array);

//        删除元素

        [array removeAllObjects];//删除所有元素

        [array removeLastObject];//删除最后的元素

        [array removeObject:@"one"];//删除元素one

//        [array removeObjectAtIndex:0];//删除指定的第一个字符串

//        交换两个元素的位置

//        [array exchangeObjectAtIndex:0 withObjectAtIndex:1];

//        在枚举法的过程中,我们不能删除或者增添元素的个数。

        

//        数组和字符串的联合使用

        NSString *str = @"today is a good day";

        NSArray *arr = [str componentsSeparatedByString:@" "];//用空格分隔字符串str,将每一个子串存储在数组中

//        把数组中的元素拼接成一个字符串

        NSString *str1 = [arr componentsJoinedByString:@","];

        NSLog(@"%@", str1);


 

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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