RunLoop

摘自:http://blog.youkuaiyun.com/jjunjoe/article/details/8313016

Runloop是事件接收和分发机制的一个实现。

 Runloop提供了一种异步执行代码的机制,不能并行执行任务。

Run loops 是线程相关的的基础框架的一部分。一个 run loop 就是一个事件处理 的循环,用来不停的调度工作以及处理输入事件。

作用:

使用 run loop的目的是让你的线程在有工作的时候忙于工作,而没工作的时候处于休眠状态。防止界面卡死。

Runloop还可以在loop在循环中的同时响应其他输入源,比如界面控件的按钮,手势等。

 

 Run Loop的使用场合:

1. 使用port或是自定义的input source来和其他线程进行通信

2. 在线程(非主线程)中使用timer

3. 使用 performSelector...系列(如performSelectorOnThread, ...)

4. 使用线程执行周期性工作

Runloop工作的特点:

    1> 当有事件发生时,Runloop会根据具体的事件类型通知应用程序作出响应;

    2> 当没有事件发生时,Runloop会进入休眠状态,从而达到省电的目的;

    3> 当事件再次发生时,Runloop会被重新唤醒,处理事件。

提示:一般在开发中很少会主动创建Runloop,而通常会把事件添加到Runloop中。

 

使用runloop阻塞线程的正确写法

Runloop可以阻塞线程,等待其他线程执行后再执行。

比如:

@implementation ViewController{
    BOOL end;
}

– (void)viewDidLoad
{
    [super viewDidLoad]; 
    NSLog(@”start new thread …”);
    [NSThread detachNewThreadSelector:@selector(runOnNewThread) toTarget:self withObject:nil];    
    while (!end) {
        NSLog(@”runloop…”);
        [[NSRunLoop currentRunLoop] runMode:NSDefaultRunLoopMode beforeDate:[NSDate distantFuture]];
        NSLog(@”runloop end.”);
    }
    NSLog(@”ok.”);
}
-(void)runOnNewThread{
     NSLog(@”run for new thread …”);
    sleep(1);
    end=YES;
    NSLog(@”end.”);
}

但是这样做,运行时会发现,while循环后执行的语句会在很长时间后才被执行。

那是不是可以这样:

[[NSRunLoop currentRunLoop] runMode:NSDefaultRunLoopMode beforeDate:[NSDate dateWithTimeIntervalSinceNow:0.1]];

缩短runloop的休眠时间,看起来解决了上面出现的问题。

不过这样也又问题,runloop对象被经常性的唤醒,这违背了runloop的设计初衷。runloop的作用就是要减少cpu做无谓的空转,cpu可在空闲的时候休眠,以节约电量。

那么怎么做呢?正确的写法是:

-(void)runOnNewThread{

     NSLog(@”run for new thread …”);
    sleep(1);
    [self performSelectorOnMainThread:@selector(setEnd) withObject:nil waitUntilDone:NO];
    NSLog(@”end.”);
}
-(void)setEnd{
    end=YES;
}

见黑体斜体字部分,要将直接设置变量,改为向主线程发送消息,执行方法。问题得到解决。

这里要说一下,造成while循环后语句延缓执行的原因是,runloop未被唤醒。因为,改变变量的值,runloop对象根本不知道。延缓的时长总是不定的,这是因为,有其他事件在某个时点唤醒了主线程,这才结束了while循环。那么,向主线程发送消息,将唤醒runloop,因此问题就解决了。

转载于:https://www.cnblogs.com/xing-li/p/4506415.html

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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