iOS浅copy和深copy,以及nomatic,assign,strong,retain,weak

本文详细介绍了iOS中的内存管理概念,包括浅拷贝与深拷贝的区别、引用计数的管理方式(如alloc、retain、copy等操作的影响)、以及strong、weak等属性修饰符的作用。

在iOS中我们定义属性,一般会用到这些,但是具体的意义我们并不知道,这里简单介绍一下:

浅copy和深copy
注意:浅copy和深copy需要实现了NSCopying,NSMutableCopying,这样才可以调用copy和mutableCopy
(1)浅copy是复制了一个immutable的对象,而mutableCopy就是复制了一个mutable的对象
(2)浅copy是两个对象指向的是同一区域,但深copy则是系统为其分配了新的内存,但是其指向的内容是一样的
(3)对一不可变对象复制,copy是指针复制,而mutableCopy就是对象复制。吐过是对可变对象复制,都是深拷贝,但是copy返回的对象是不可变的。

nomatic,assign,strong,retain,weak、copy
alloc对象分配后引用计数为1
retain对象的引用计数+1
copy一个对象变成新的对象(新内存地址)引用计数为1,原来对象引用计数不变
release对象引用计数-1,如果为0释放内存
autoRelease对象引用计数-1,如果为0不马上释放,最近一个pool时释放

assign相当于指针赋值,不对引用计数进行操作,注意原对象不用了,一定要把这个设置为nil
retain释放旧的对象,将旧对象的值赋予输入对象,在提高输入对象的引用计数为1
copy其实是建立了一个相同的对象,而retain不是
copy到另外一个NSString之后,地址不同,内容相同,新的对象的引用计数为1,旧对象没有变化
retain到另外一个NSString之后,地址相同(建立一个指针,指针拷贝),内容当然相同,这个对象的引用计数+1
也就是说,retain是指针拷贝,copy是内容拷贝。

strong是用来修饰强引用的属性
@property (strong)Class *obj;
对应原来的
@property (retain)Class *obj;
@property (copy)Class *obj;

weak用来修饰弱引用的属性
@property (weak)Class *obj;
对应原来的
@property (assign)Class *obj;

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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