黑马程序员--Foundation框架-NSString基本用法

深入解析Objective-C与Swift在iOS开发中的应用
本文详细探讨了Objective-C与Swift作为iOS开发语言的优势与局限,包括语法特性、性能表现、社区支持及未来发展趋势。通过实例演示,帮助开发者在选择语言时做出明智决策。

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NSString基本方法

NSString *str = @”abc”;//str保存的是字符串常量,记得带*

NSString *str2 = [NSString new];

Str = @“abc”;//创建与赋值 

格式化字符串:

NSString * str1 = @”Hello World”;

NSString * strn = [NSString stringWithFormat:@”%@  Hello Program”,str1];

NSString * strm =[[NSString alloc] initWithFormat:@”welcom to %@”,str1];

isEqualToString

NSString * s1 = @”This is a String”;

NSString * s2 = @”This is a String”;

BOOL ret = [a1 isEqualToString :s2];

NSLog (@”ret:%d”,ret);//YES

isEqualToString ,isEqual, == 区别

1.很重要的一点,OC对象都是用指针表示的, == 比较的是指针指向的地址

2.isEqual NSObject的方法,其先判断指针是否相等,相等直接YES,然后判断是否 同类,或者是否为空,非同类或者为空直接返回NO,接着对比其里面的属性是否相 等,如果都相等,则返回YES

3.isEqualToString isEqual的衍生,判断字符串是否相等

compare方法

NSString * s1 = @”Hello World”;

NSString * s2 = @”Hello World”;

BOOL ret = [s1 compare:s2] == NSOrderedSame;// YES

NSString * s3 = @”ABC Hello”;

BOOL ret2 = [s1 compare :s3] == NSOrderedAscending;//NO

BOOL ret3 = [s1 compare :s3] == NSOrderedDescending;//YES

//比较

BOOL ret4 = [s1 compare: s3 options:NSCaseInsensitiveSearch | NSNumbericSearch] == NSOrderedSame;

//NSCaseInsensitiveSearch:不区分大小写比较 NSLiteralSearch:进行完全比较,区分大小写 NSNumericSearch:比较字符串的字符个数,而不是字符值。

大小写输出

NSString * s1 = @”string one”;

NSString * s2 = @”STRING TWO”;

NSString * s3 = @”hello ONE”;

NSLog(@”s1 的大写:%@”,[s1 uppercaseString]);

NSLog(@”s2 的小写:%@”,[se lowercaseString]);

NSLog(@”s3 的首字母:%@”,[s3 capitalizedString]);

rangeOfString

NSString *s1 = @"This is a string"; 

NSString *s2 = @"string"; 

NSRange range = [string1 rangeOfString:string2]; 

int location = range.location; 

int len = range.length;

NSString*astring=[[NSString alloc]initWithString:[NSString stringWithFormat:@"location:%i,len:%i",location,len]; 

NSLog(@"astring:%@",astring); 

[astring release];

substringToIndex

NSString *s1 = @"This is a string"; 
NSString *s2 = [s1 substringToIndex:3];//s2:Thi

 

substringFromIndex

NSString *s1 = @”ABCDEFGHIGK”;

NSString *s2 = [s1 substringFromIndex:3];//DEFGHIGK

substringWithRange

NSString * s3 = [s1 substringWithRange:NSMakeRange(0,4)];//ABCD

stringWithCapacity://按照固定长度生成空字符串

NSMutableString * s;

s = [NSMutableString stringWithCapacity:40];

appendStringappendFormat

NSMutableString * s1 = [[NSMutableString alloc] initWithString:@”ABCDEFG”];

[s1 appendString:@”,HIJKLMN”];

[s1 appendFormat:[NSString stringWithFormat:@,OPQRST]];

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基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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