OutMan——Foundation框架中的NSString类和NSMutableString类

本文详细介绍了NSString(不可变字符串)和NSMutableString(可变字符串)的区别与用法,包括字符串创建、读写、常用方法及操作技巧。

NSString和NSMutableString

  • NSString:不可变字符串类(父类)
  • NSMutableString:可变字符串类(子类)
  • NSMutableString类继承了NSString类
  • 不可变:指的是字符串在内存中占用的空间是固定的,并且存储的内容是不能发生变化的
  • 可变:指的是字符串在内存中占用的空间是不固定的,并且存储的内容可以被修改

NSString

一、创建字符串的常见方式:

// 创建字符串
NSString *str = @"jack";

// 格式化创建字符串
NSString *str2 = [NSString stringWithFormat:@"jack今年%d岁", 18];
NSString *str3 = [[NSString alloc] initWithFormat:@"jack今年%d岁", 18];

// 根据一个字符串创建字符串
NSString *str4 = [NSString stringWithString:str];
NSString *str5 = [[NSString alloc] initWithString:str];

二、字符串的读写:
1> 字符串的读写方式一:
这里写图片描述
- 上述方法中的几个参数问题:
1. encoding: NSUTF8StringEncoding
(这里填写编码方式,一般使用NSUTF8StringEncoding这种编码方式)
2. stringWithContentsOfFile: filePath (这里填写路径,filePath为绝对路径,是一个文件路径)writeToFile: filePath (这里填写路径,filePath为绝对路径,是一个文件路径)
3. error: nil (这里填写的是一个二级指针,用来保存返回的信息,一般填写nil)
4. atomically: YES (YES:中途创建失败,文件不会创建;NO:中途创建失败,文件仍然会创建)

2> 字符串的读写方式二:
URL:资源路径
URL的格式: 协议头//路径
file:// 本地
http:// 互联网传输协议
https:// 加密的互联网数据传输
ftp:// 点对点的文件传输
这里写图片描述
- 上述方法的几个注意事项:
1. NSURL *url = [NSURL URLWithString:@”file:///Users/otman/Desktop/str.text”];
file:// 代表本地路径,第三个/是根路径
通过这种方法创建的url,如果路径中有中文则无法正常使用
2. NSURL *url2 = [NSURL fileURLWithPath:@”/Users/otman/Desktop/str.text”];
如果是本地资源路径,可以使用 fileURLWithPath: 文件路径 来创建url

三、NSString的常用方法:
1> 字符串前后缀的检测
(1)字符串的前缀检测
这里写图片描述
(2)字符串的后缀检测
这里写图片描述

2> 字符串的截取和替换
(1)字符串的截取
- (NSString *)substringFromIndex:(NSUInteger)from;
截取从指定位置from开始(包括指定位置的字符)到尾部
- (NSString *)substringToIndex:(NSUInteger)to;
从字符串开头一直截取到指定位置to(不包括该位置的字符)
- (NSString *)substringWithRange:(NSRange)range;
截取字符串中某个范围的字符串
这里写图片描述
(2)字符串的替换
这里写图片描述

3> 字符串的比较
(1)compare方法区分大小写
这里写图片描述
- 上述方法的注意事项:
1. NSComparisonResult是个枚举类型
<1>NSOrderedAscending 升序 str < str2
<2>NSOrderedSame 相同 str == str2
<3>NSOrderedDescending 降序 str > str2
(2)可以使用compare:options:方法来增加条件,忽略大小写来比较
这里写图片描述
- 上述方法的注意事项:
1. options:条件,条件类型是NSStringCompareOptions枚举类型
2. 几个常用的NSStringCompareOptions枚举值:
<1> NSCaseInsensitiveSearch 不区分大小写字符
<2> NSLiteralSearch 进行完全比较,区分大小写(默认)
<3> NSAnchoredSearch 比较字符串中得字符个数,而不是字符的ASCII码值

4> 字符串的搜索
这里写图片描述
- 上述方法使用注意事项:
1. NSRange是一个结构体,里面包含location和length两个元素

5> OC字符串和C字符串的转换
(1)C字符串转换成OC字符串
这里写图片描述
(2)OC字符串转换成C字符串
这里写图片描述

6> 字符串的遍历
这里写图片描述
- 上述方法使用注意:
- - (unichar)characterAtIndex:(NSUInteger)index; 返回index位置的字符
- characterAtIndex:方法的返回值是unichar类型

7> 字符串和基本数据类型的转换
这里写图片描述

8> 去掉字符串中首尾的空格
这里写图片描述

9> 去掉字符串中首位的指定字符串
这里写图片描述

NSMutableString

  • NSMutableString为NSString的子类,所以NSString拥有的方法,NSMutableString也都拥有

一、NSMutableString的常见用法:
1> 增
这里写图片描述

2> 删
这里写图片描述

3> 改
(1)在可变字符串中插入字符串
这里写图片描述
(2)将可变字符串中某个范围的字符串用其他字符串替换
这里写图片描述

字符串的使用注意:

  1. @”hello”这种方式创建的字符串始终是NSString,不是NSMutableString
  2. NSMutableString的string属性,会将源对象的所有字符串都覆盖掉(通过.string属性可以修改字符串内容)
    这里写图片描述
  3. 开发中绝大多数用到的是NSString,只是如果需要做特殊处理的时候(截取、拼接、替换等)操作,才会考虑使用NSMutableString

                                        —— 如果您有不同的见解,请随时指出,期待与您的交流!——


【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
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