swift10.0属性与下标

本文深入探讨Swift中的属性概念,包括存储属性、计算属性、延迟存储属性等,并解释它们如何工作及应用场景。

在面向对象分析与设计方法学中类是由属性和方法组成的,属性一般用于访问数据成员。在objective-C中,属性本身并不存储数据,而swift中的属性分为存储属性和计算属性,存储属性就是objective-C中的数据成员,计算属性不存储数据,但可以通过计算其他属性返回数据。
1.
存储属性:
存储属性可以储存数据,分为常量属性(用关键字let定义)和变量属性(用关键字var定义)。
存储属性适用于类和结体两种类型,不适用于枚举类型。
可以在定义存储属性的时候指定默认值,也可以在构造过程中设置或修改存储属性的值,甚至修改常量存储属性的值。
struct FixedLengthRange { var firstValue: Int let length: Int } var rangeOfThreeItems =FixedLengthRange(firstValue: 0, length: 3) // 该区间表示整数0,1,2 rangeOfThreeItems.firstValue = 6 // 该区间现在表示整数6,7,8
这个实例包含一个名为firstValue的变量存储属性和一个名为length的常量存储属性。在上面的例子中,length在创建实例的时候被赋值,因为它是一个常量存储属性,所以之后无法修改它的值。
延迟存储属性
延迟存储属性是指当第一次被调用的时候才会计算其初始值的属性。在属性声明前使用@lazy来标示一个延迟存储属性。
注意:
必须将延迟存储属性声明成变量(使用var关键字),因为属性的值在实例构造完成之前可能无法得到。而常量属性在构造过程完成之前必须要有初始值,因此无法声明成延迟属性。
延迟属性很有用,当属性的值依赖于在实例的构造过程结束前无法知道具体值的外部因素时,或者当属性的值需要复杂或大量计算时,可以只在需要的时候来计算它。
范例:
class DataImporter { var fileName = “data.txt” // 这是提供数据导入功能 } class DataManager{ @lazy var importer = DataImporter() var data = String // 这是提供数据管理功能 } let manager = DataManager() manager.data += “Some data” manager.data += “Some more data” // DataImporter 实例的 importer 属性还没有被创建

由于使用了@lazy,importer属性只有在第一次被访问的时候才被创建。比如访问它的属性fileName时:
println(manager.importer.fileName) // DataImporter 实例的 importer 属性现在被创建了 // 输出 “data.txt”
2.计算属性
除存储属性外,类、结构体和枚举可以定义计算属性,计算属性不直接存储值,而是提供一个 getter 来获取值,一个可选的 setter 来间接设置其他属性或变量的值。
语法格式:
面向对象类型 类型名{
存储属性
…….
Var计算属性名:属性数据类型{
get {
return 计算后属性值}
set(新属性值){
…….
}
}
}
范例:
Import Foundation
Class Employee{
Var no:Int = 0
Var firstName:String = “Tony”
Var lastName:String = “Guan”
Var job:String?
Var salary:Double = 0
Lazy var dept:Department = :Department ()
Var fullName:String:String{
Get{
Return firstName+”.”+lastName
}
Set (newFullName){
Var name = newFullName.componentsSeparatedByString(“.”)
firstName = name[0]
lastName = name[1]
}
}
}
Struct Department {
let no: Int = 0
Var name :String =””
}
Var emp = Employee()
Print(emp.fullName)
emp.fullName = “Tom.Guan”
Print(emp.fullName)
便捷 setter 声明
只读计算属性
只有 getter 没有 setter 的计算属性就是只读计算属性。只读计算属性总是返回一个值,可以通过点运算符访问,但不能设置新的值。
注意:
必须使用var关键字定义计算属性,包括只读计算属性,因为他们的值不是固定的。let关键字只用来声明常量属性,表示初始化后再也无法修改的值。
只读计算属性的声明可以去掉get关键字和花括号:
struct Cuboid { var width = 0.0, height = 0.0, depth = 0.0 var volume: Double { return width * height * depth } } let fourByFiveByTwo = Cuboid(width: 4.0,height: 5.0, depth: 2.0) println(“the volume of fourByFiveByTwois (fourByFiveByTwo.volume)”) // 输出 “the volumeof fourByFiveByTwo is 40.0”
这个例子定义了一个名为Cuboid的结构体,表示三维空间的立方体,包含width、height和depth属性,还有一个名为volume的只读计算属性用来返回立方体的体积。设置volume的值毫无意义,因为通过width、height和depth就能算出volume。然而,Cuboid提供一个只读计算属性来让外部用户直接获取体积是很有用的。
静态属性:
静态属性是在定义一个类中与个体无关的属性,它是所有个体所共有的,结构体,枚举和类都可以定义静态属性。
Class 类名{
Static var(或let)存储属性 = “xxx

Class(或static) var 计算属性名:属性数据类型{
get}”}
属性监视器:
属性监视器监控和响应属性值的变化,每次属性被设置值的时候都会调用属性监视器。可以为除了延迟存储属性之外的其他存储属性添加属性监视器,也可以通过重载属性的方式为继承的属性(包括存储属性和计算属性)添加属性监视器。要创建一个属性监视器,可在属性后面添加大括号。
可以为属性添加如下的一个或全部监视器:
willSet 在设置新的值之前调用。监视器会将新的属性值作为固定参数传入,在 willSet 的实现代码中可以为这个参数指定一个名称,如果不指定则参数仍然可用,这时使用默认名称 newValue 表示。
在新的值被设置之后立即调用。监视器会将旧的属性值作为参数传入,可以为该参数命名或者使用默认参数名 oldValue。

下标:
类,结构体,枚举类型都可以定义下标来访问一组或一组序列中的成员元素。下下标索引能够检索和设置相应的值。例如访问数组元素和索引字典。同时我们可以为一个类型定义多个下标,适当的下标重载用来根据传递给下标的索引来设置相应的值。下标可以定义为多维的,多个参数的。
下标通过使用subscript关键定义,可以有一个或多个输入参数以及一个返回值。下标分为可读写的和只读的。用getter和setter语句表示。
代码:
subscript(index: Int) -> Int {
get {
}
set(newValue) {
}
}
你可以选择不指定setter参数,系统会提供默认参数。
和计算属性一样,只读下标可以不需要get 关键词。
代码:
subscript(index: Int) -> Int {
}
实例:
struct TimesTable {
let multiplier: Int
subscript(index: Int) ->Int {
return multiplier * index
}
}
let threeTimesTable = TimesTable(multiplier: 3)
println(“sixtimes three is (threeTimesTable[6])”)
// prints”six times three is 18”

下标可以接收任意数量的参数,同时也可以返回任何类型的值。类或者结构体可以根据需要实现各种下标方式,可以在需要的时候使用合适的下标通过中括号中的参数返回需要的值。这种多下标的定义被称作下标重载。

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内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)题的Matlab代码实现,旨在解决物流交通网络中枢纽节点的最优选址问题。通过构建数学模型,结合粒子群算法的全局寻优能力,优化枢纽位置及分配策略,提升网络传输效率并降低运营成本。文中详细阐述了算法的设计思路、实现步骤以及关键参数设置,并提供了完整的Matlab仿真代码,便于读者复现和进一步改进。该方法适用于复杂的组合优化问题,尤其在大规模网络选址中展现出良好的收敛性和实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事物流优化、智能算法研究或交通运输系统设计的研究生、科研人员及工程技术人员;熟悉优化算法基本原理并对实际应用场景感兴趣的从业者。; 使用场景及目标:①应用于物流中心、航空枢纽、快递分拣中心等p-Hub选址问题;②帮助理解粒子群算法在离散优化问题中的编码迭代机制;③为复杂网络优化提供可扩展的算法框架,支持进一步融合约束条件或改进算法性能。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解算法流程模型构建逻辑,重点关注粒子编码方式、适应度函数设计及约束处理策略。可尝试替换数据集或引入其他智能算法进行对比实验,以深化对优化效果和算法差异的理解。
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