iOS block传值

本文介绍了一个使用Objective-C编写的iOS应用示例,通过Block(闭包)机制实现在不同视图控制器间的值传递。具体展示了如何定义Block类型、在视图控制器中设置Block属性并调用它来传递字符串数据。

//.h文件代码

#import <UIKit/UIKit.h>

typedef void (^retutnTextBlock)(NSString * showtext);//block

@interface SecondViewController : UIViewController


@property(nonatomic,copy)retutnTextBlock returntext111;//属性


-(void)setReturntext:(retutnTextBlock)returntext;//方法


@end


//.m文件实现方法

-(void)setReturntext:(retutnTextBlock)returntext{

    



    self.returntext111 = returntext;

    

    self.returntext111(self.text.text);

}



//传值到另一个界面代码  .m文件

-(void)prepareForSegue:(UIStoryboardSegue *)segue sender:(id)sender{

    

    

    SecondViewController * second = [[SecondViewController alloc]init];

    

    [second setReturntext:^(NSString *showtext) {

        

        NSLog(@"%@",showtext);//输出要传的值

        

        

        

    }];

    

}




先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗算法 - 简书 遗算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗算法流程 遗算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小,其中每个变量的取区间都是 [-1, ...
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