28、Objective-C 对象归档与解档全解析

Objective-C 对象归档与解档全解析

在软件开发中,对象的持久化存储和复制是常见的需求。在 Objective-C 中,我们可以使用归档(Archiving)和解档(Unarchiving)技术来实现这些功能。本文将详细介绍如何在 Objective-C 中进行对象的归档和解档操作,包括基本数据类型的编码和解码、自定义类的归档和解档、使用 NSData 创建自定义归档以及利用归档功能进行对象的深拷贝。

1. 基本数据类型的编码和解码

在归档过程中,我们需要将对象的属性编码为可以存储的格式,而在解档时则需要将存储的数据解码为对象的属性。对于基本数据类型,Objective-C 提供了一系列的编码和解码方法,如下表所示:

编码器方法 解码器方法
encodeBool:forKey: decodeBool:forKey:
encodeInt:forKey: decodeInt:forKey:
encodeInt32:forKey: decodeInt32:forKey:
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)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 依据某些适应性条件测算这些候选的适应度 根据适应度保留某些候选,放弃其他候选 对保留的候选进行某些操作,生成新的候选 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。 名词释 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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