网络刷帖时间显示

本文详细介绍了如何使用Objective-C中的NSDate类扩展来实现日期时间的格式化,包括判断日期是否在今年、今天或昨天,以及如何根据不同的时间范围展示友好的时间提示。

今年:

  今天:  

    刚刚, 小于一分钟
    n分钟前, 大于一分钟,小于一小时
    HH:mm:ss 大于一小时,今天之内

  昨天:

    昨天:HH:mm:ss 昨天

  其他:

    MM-dd HH:mm:ss 不是今天和昨天,但在今年内

非今年:

  yyyy-MM-dd HH:mm:ss 不在今年

算法实现

扩展NSDate类:

@interface NSDate (PJXExtension)

-(NSDateComponents *)dateFrom:(NSDate *)from;

-(BOOL)isThisYear;

-(BOOL)isToday;

-(BOOL)isYesterday;

@end

 

#import "NSDate+PJXExtension.h"

@implementation NSDate (PJXExtension)

-(NSDateComponents *)dateFrom:(NSDate *)from

{

    //日历对象

    NSCalendar *calendar = [NSCalendar currentCalendar];

    //比较时间

    NSCalendarUnit unit = NSCalendarUnitYear | NSCalendarUnitMonth | NSCalendarUnitDay|NSCalendarUnitHour|NSCalendarUnitMinute|NSCalendarUnitSecond;

    NSDateComponents *cmps = [calendar components:unit fromDate:from toDate:self options:kNilOptions];

    return cmps;

}

 

-(BOOL)isThisYear

{

    NSCalendar *calendar = [NSCalendar currentCalendar];

    NSInteger nowYear = [calendar component:NSCalendarUnitYear fromDate:[NSDate date]];

    NSInteger selfYear =[calendar component:NSCalendarUnitYear fromDate:self];

    return nowYear == selfYear;

}

-(BOOL)isToday

{

    NSCalendar *calendar = [NSCalendar currentCalendar];

    NSCalendarUnit   unit =  NSCalendarUnitYear | NSCalendarUnitMonth | NSCalendarUnitDay;

    NSDateComponents *nowCmp = [calendar components:unit fromDate:[NSDate date]];

 

     NSDateComponents *selfCmp = [calendar components:unit fromDate:self];

    return  nowCmp.year == selfCmp.year

    &&  nowCmp.month == selfCmp.month

    && nowCmp.day == selfCmp.day;

    

//    //利用日历对象比较是否是今天

//    NSDateFormatter *fmt = [[NSDateFormatter alloc]init];

//    fmt.dateFormat = @"yyyy-MM-dd";

//    NSString *nowStr = [fmt stringFromDate:[NSDate date]];

//    NSString *selfStr = [fmt stringFromDate:self ];

//    return [nowStr isEqualToString:selfStr];

 

}

-(BOOL)isYesterday

{

    NSDateFormatter *fmt = [[NSDateFormatter alloc]init];

    fmt.dateFormat = @"yyyy-MM-dd";

    NSDate *nowDate = [fmt dateFromString:[fmt stringFromDate:[NSDate date]]];

    NSDate *selfDate = [fmt dateFromString:[fmt stringFromDate:self ]];

    NSCalendar *calendar = [NSCalendar currentCalendar];

    NSCalendarUnit unit = NSCalendarUnitYear|NSCalendarUnitMonth|NSCalendarUnitDay;

    NSDateComponents *cmps = [calendar components:unit fromDate:selfDate toDate:nowDate options:kNilOptions];

    return cmps.year==0

    && cmps.month == 0

    && cmps.day == 1;

}

@end

 在显示类中实现

-(NSString *)setTime:(NSString *)time

{

    NSLog(@"NSString time:%@",time);

    //获得发帖的时间

    NSDateFormatter *fmt = [[NSDateFormatter alloc]init];

    fmt.dateFormat = @"yyyy-MM-dd HH:mm:ss";

    

    NSDate *creat = [fmt dateFromString:time];

    

    //显示时间的设置

    NSString *text = nil;

    if (creat.isThisYear) {

        if(creat.isToday){

            NSDateComponents *cmp = [[NSDate date] dateFrom:creat];

            if (cmp.hour >= 1) {

                text = [NSString stringWithFormat:@"%zd小时前",cmp.hour];

            }else if(cmp.minute >= 1){

                text = [NSString stringWithFormat:@"%zd分钟前",cmp.minute];

            }else{

                text = @"刚刚";

            }

        }else if(creat.isYesterday){

            fmt.dateFormat = @"昨天: HH:mm:ss";

            text = [fmt stringFromDate:creat];

        }else{

            fmt.dateFormat = @"MM-dd HH:mm:ss";

            text = [fmt stringFromDate:creat];

 

        }

    }else{

         text = time;

    }

    NSLog(@"Display time:%@",text);

    return text;

}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/PJXWang/p/5520763.html

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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