iOS深浅复制

本文详细阐述了iOS中深拷贝与浅拷贝的概念,并通过NSString和NSMutableString的例子对比了不同类型的拷贝行为,深入分析了拷贝后对象的可变性和内存分配情况。

     最近在看iOS关于深浅拷贝的知识,把自己的学习到的东西总结下,方便以后参考。下面开始:

     深拷贝 ,alloc一个新的地址返回,为它赋值,
     浅拷贝,并不创建新的内存空间,直接把原地址返回。

     1.对于系统的非容器类对象

     对于系统的非容器类对象,这里指的是NSString,NSNumber等等一类的对象。下面就以NSString来举例:

     NSString *str = @"Christ_Beings";
     NSString *strCopy = [str copy];
     NSMutableString *mstrCopy = [str mutableCopy];
     [mstrCopy appendString:@"的优快云博客专栏"];
     NSLog(@"%@",mstrCopy);
     NSLog(@"%@",str);
     NSLog(@"%@",strCopy);
    

     运行的结果是:

             Christ_Beings的优快云博客专栏
             Christ_Beings
             Christ_Beings

     具体的解释一下,对于,不可变的对象,齐copy只是浅拷贝,及此例中的str和strCopy在内存中是同一块内存,如下图

    

由于,strCopy是浅拷贝,所以strCopy后面不能拼接字符串,否则XCode报错,如下图:

    

由此可见copy复制后的不可变对象的副本不可变。


     下面看下对于对象MutableString的拷贝问题:

      NSMutableString *mstr = [NSMutableString stringWithString:@"Christ_Beings"];
     NSString *strCopy = [mstr copy];
     NSMutableString *mstrCopy = [mstr copy];
     NSMutableString *mstrMCopy = [mstr mutableCopy];
     //[mstrCopy appendString:@"的优快云博客专栏"];  //error
     [mstr appendString:@"的优快云博客专栏"];
     [mstrMCopy appendString:@"http://blog.youkuaiyun.com/christ_beings/article/details/"];
    
     NSLog(strCopy);
     NSLog(mstr);
     NSLog(mstrCopy);
     NSLog(mstrMCopy);
     [mstrCopy appendString:@"的优快云博客专栏"];  //error    在这个地方程序会crash,原因是如果是对可变对象复制,都是深拷贝,但copy复制返回的对象是不可变的。注释此行,运行成功:Christ_Beings

                          Christ_Beings的优快云博客专栏
                          Christ_Beings
                          Christ_Beingshttp://blog.youkuaiyun.com/christ_beings/article/details/

我们来下内存的情况如下图:

     

4个变量的内存均不一致,由此可知不论对于copy还是mutableCopy只要是对象是可变的都是深拷贝,但是对于copy来说,mstrCopy,它所指向的其实是一个imutable对象,是不可改变的,所以会出错。这点要注意,好好理解。

非容器类复制情况小结

     只要是对象是可变的,其copy还是mutableCopy都是深拷贝,但是,对于copy来说,它所指向的其实是一个imutable对象,是不可改变的。对于对象是不可变的来说,copy是浅拷贝,mutableCopy是深拷贝,且mutableCopy后可以拼接字符串。

     2.对于系统的容器类对象

     比如NSDictionary,NSMutableDictionary,NSArray,NSMutableArray 等。对于容器类本身,上面讨论的结论也适用的,但是由于是容器类,容器类里面存储的是对象,下面探讨的是复制后容器内对象的变化。但首先要知道的是对于容器类,系统不仅会为该容器分配内存,也会为容器里面的对象分配内存。

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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