黑马程序员-oc-分类(Q)

本文探讨了类别在Android与Java开发中的作用,包括如何通过类别扩展类的功能,实现类目的目的,以及类别声明和实现的方法。同时介绍了类别在代码组织、方法重用等方面的优势,并提供了实例说明。

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1,类别作用

在不修改原油的类的基础上增加新的方法

一个庞大的类可以分模块开发

一个庞大的类可以由多个人来编写,更有利于团队合作。

2,使用类别的目的:

1)        对现有类进行扩张:比如,你在类别中增加的方法会被子类所继承,在运行时跟其他的方法没由区别

2)        作为子类的替代手段,不需要定义和使用一个子类,你可以通过类别直接向已有的类里增加方法

3)        对象中的方法归类,利用category把一个庞大的类划分成小块来分别进行开发,从而更好的对类中的方法进行更新和维护

 3,声明和实现一个类别

Person+Job.h

@interface Person (Job)
-(void)dancer;
@end
Person+Job.m
@implementation Person (Job)
-(void)dancer{
    NSLog(@"dancer");
}

@end
Q:我看到老师的讲义上job是小写,不知道为什么不用大写?

A:等我看视频,看老师有没有回答大写小写,然后才能回答

注:a,不可以在类别里增加成员变量,但可以访问原来类中的成员变量

         b,如果分类和原来的类出现重名的方法,优先调用分类中的方法,原来的方法会被忽略。

  Q:为什么优先调用分类中的方法?

 A:

         c当多个分类中有同名方法,则执行最后编译的文件方法

         Q:同名时调用最后编译的文件方法,是因为在代码区中最后编译的方法能够被优先找到吗?(像栈一样,先进后出的结构)

         A:

 Category 的非正式协议

    非正式协议就是给NSObject类创建类目(分类)又叫做非正式协议,非正式协议一般不需要进行实现,一般在子类中进行方法重写。

    统计一个字符串中阿拉伯数字的个数

NSString+count.h文件

#import <Foundation/Foundation.h>

@interface NSString (count)
-(int)countNum;

@end
NSString+count.m文件

#import "NSString+count.h"

@implementation NSString (count)
-(int)countNum{
    int count = 0;
    for(int i=0;i<self.length;i++){
        unichar c = [self characterAtIndex:i];
        if(c>='0'&& c<='9'){
            count++;
        }
    }
    NSLog(@"count =%d",count);
    return count;
    
}

@end

main文件

#import "NSString+count.h"

@implementation NSString (count)
-(int)countNum{
    int count = 0;
    for(int i=0;i<self.length;i++){
        unichar c = [self characterAtIndex:i];
        if(c>='0'&& c<='9'){
            count++;
        }
    }
    NSLog(@"count =%d",count);
    return count;
    
}

@end

分类延展

    延展类别又称为扩展,Extension 是Category的一个特例,其名字为空(匿名),并且新增加的方法一定要实现

    目的:通过延展来实现方法的私有,延展的头文件独立。

方法私有:

    1)在扩张中声明,在.m中实现(此非完全私有,因为如果引用扩展的头文件,对象依旧可以调用扩展里的方法)

    2)在.m中实现声明和方法

    3)在.m中直接实现方法而不在@interface里声明

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内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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